局部dataframe
读取文件得到变量a，然后再其他函数直接调用 a，报错提示a是局部变量
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python铂金群【gyx】问了一个Python函数的问题，一起来看看吧。 按说不应该啊，如果是你说的这样，a 应该是全局变量了。所以，一定是代码哪里错了。 二、实现过程 后来【瑜亮老师】给了一个建议，首先，可以把a作为参数传递给函数，再看看是否有问题。不过粉丝 ......
pandas中的dataframe使用loc取数据之后进行操作后对原来的dataframe产生影响的bug
相关问题： Python pandas.DataFrame在用ix, loc, iloc 索引的时候就相当于拷贝copy了一个对象_reachHigher的博客-CSDN博客 针对这样子的dataframe： 如果进行单列选取后得到的是series类型的数据： 那么对part_1进行修改后会对原来的 ......
pandas DataFrame 修改列名， 新增列的方法
pandas dataframe 修改列名的方法 加之rename函数，用字典的形式替换式的修改， df.rename(columns={'a':'A',"b":"B"}) df 三、obj[‘col’] = value 方法直接对 DataFrame 直接赋值即可 in [6]: data['d' ......
局部变量和全局变量
变量的作用域：局部变量 全局变量 1）局部变量：在一个函数内部定义的变量或者函数的形参，统称为局部变量。 eg：void f(int i){ int j=20; } i和j都是局部变量 2）全局变量：在所有函数外部的变量叫做全局变量。 全局变量作用范围：定义位置开始到整个程序结束 （即若函数定义在全 ......
Pandas DataFrame 数据存储格式比较
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。 https://avoid.overfit.cn/post/387acc48c7dd42a49f7bec90cc6d09ae ......
networkX-03-连通度、全局网络效率、局部网络效率、聚类系数计算
@[toc] *教程仓库地址：[github networkx_tutorial](https://github.com/sheyueyu/networkx_tutorial)* *本文从指标公式出发，计算网络的连通度、全局效率、局部效率、聚类系数，有需要的同学可在仓库下载ipynb文件进行练习.* ......
【pandas小技巧】--花哨的DataFrame
最近github上发现了一个库（`plottable`），可以用简单的方式就设置出花哨的 `DataFrame` 样式。 github上的地址：[https://github.com/znstrider/plottable](https://github.com/znstrider/plottabl ......
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工 ......
【pandas小技巧】--DataFrame的显示样式
上一篇介绍了`DataFrame`的显示参数，主要是对`DataFrame`中值进行调整。 本篇介绍`DataFrame`的显示样式的调整，显示样式主要是对表格本身的调整，比如颜色，通过颜色可以突出显示重要的值，观察数据时可以更加高效的获取主要信息。 下面介绍一些针对单个数据和批量数据的样式调整方式 ......
【pandas小技巧】--DataFrame的显示参数
我们在`jupyter notebook`中使用`pandas`显示`DataFrame`的数据时，由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。 这时，就需要调整`pandas`显示`DataFrame`的方式。`pandas`为我们提供了很多调整显示方式的参数，具 ......
Python基础入门学习笔记 019函数：我的地盘听我的（局部变量与全局变量）
1 def discounts(price, rate): 2 final_price = price * rate 3 old_price = 88 #这里试图修改全局变量 4 print('修改后old_price的值是：', old_price) 5 return final_price 6 ......
局部变量必须赋值初始值的原因
局部变量必须赋值初始值的原因 虚拟机没有给局部变量初始化为默认值的过程（因为局部变量一般比较多，生命周期短，虚拟机做变量初始化开销会很大），所以一般在定义时就赋值为初始值，如果没有设置初始值，那么在被使用前一定要进行赋值，否则会抛异常。 ......
xlwings dataframe保存到excel
https://www.5axxw.com/questions/simple/zijy7y 使用xlwings保存DataFrame到Excel可以按如下方法进行： 1. 导入必要的模块，例如：xlwings和pandas。 2. 读取数据并转换成DataFrame类型。 3. 使用xlwings打 ......
static 修饰局部变量
图1  图2 ` 结果显示： ``` Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ``` #### 方式2--增加列名 `dataframe_empty = pd ......
【869】dataframe通过包含字符过滤 str.contains()
ref: [Pandas] 文本包含.str.contains() import pandas as pd df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64], ['Arry','C',36,37,37,57], ['Ack','A',57,60,18,84], ......
python中module内全局变量的局部性
# 问题 python中的模块主要通过import实现。一个常见的典型场景是在A模块import模块B的func，并调用B模块的func；而B模块的func又引用了所在模块B的gvar变量。这个过程中A其实只import了模块B的func函数，在A模块调用B模块的func时，func函数能不忘初心， ......
dataframe删除特定条件的行
#### dataframe删除特定条件的行 ##### 单条件删除行 ``` import pandas as pd a = ['Mary', 'Sellina','Zaca', 'mike', 'golla'] b = [26, 28, 27, 30, 40] data = {'name': a ......
将dataframe两列转为字典
#### 将dataframe两列转为字典 ``` import pandas as pd a = ['Mary','Sellina','Zaca'] b = [26,28,27] data = {'name':a,'age':b} df = pd.DataFrame(data) ``` 将两列转为 ......
递归反转链表局部[labuladong-刷题打卡 day8]
#写在前面 >前两天刷题打卡，感觉东哥的代码模板没有题解中的简洁，或者那些极限优化的代码中有很多优化技巧，但今天去感受递归的含义的时候，觉得毕竟我现在是在学习算法，理解算法含义才是学习的意义。至于优化，那是之后的事，所以刷题的时候不必过于追求简洁，就像追求简洁而降低可读性一样属于走火入魔 反转链表除 ......
DataFrame 使用 map() 和 apply() 方法结合 lambda 函数来对 DataFrame 中的数据进行转换或应用自定义函数。
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000] } df = pd.Data ......
DataFrame 指定某列的格式
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25.0, 30.0, 35.0] # 注意：这里的年龄列是浮点数类型 } df = pd.DataFrame(dat ......
DataFrame 按行转json数据
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Occupation': ['Engineer', 'Teacher', 'Doctor' ......
DataFrame 按列分组groupby
import pandas as pd # 按列分组 data = {'A': ["aa", "bb", "cc", "bb"], 'B': [5, 6, 10, 7], 'C': [0, 10, 3, 12]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print(df. ......
DataFrame 重命名列名rename
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'OldName1': [1, 2, 3], 'OldName2': [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 重命名列名 new_column_names = { 'Old ......