手册pandas
4个将Pandas换为交互式表格Python包
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。 Pivottablejs Pivottablejs是一 ......
Pandas实战反馈
1，df.info( ) 与 df.describe( )如果字段太多，使用df.info( )返回结果如下图，如果想查看各字段的情况，需写作df.info( verbose = True ), verbose冗长的； 2，如果想只取文件的某几列，需按如下形式，将待读取的列名放在两个中括号中，如果只 ......
Pandas 的Merge函数详解
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数 merge 、 merge_ordered 、 merge_asof https://avoid.overfit.cn/po ......
php简明手册（1）
[TOC] # 安装 - 基于linux ```bash sudo dnf install php ``` 安装postgresqlf支持 ```bash sudo dnf install php-pgsql* ``` - 基于源码编译 ```bash tar zxf php-x.x.x cd .. ......
pandas教程：第一章
列表推导式 In : [2*x for i in range(5)] Out: [0, 2, 4, 6, 8] 相当于循环的简写 这样的东西还可以循环嵌套，从而实现双重循环 完整的语法应该是： new_list = [expression for item in iterable if condit ......
pandas之query
# 数据准备 ```python import pandas as pd product_info = { "订单号": ["2951110000099262111", "2181910000909928191", "2194560000121355545", "119456000012131112 ......
OpenAI API 快速开发手册 - Deprecations
**Deprecations** **概述** 随着我们推出更安全、功能更强大的模型，我们定期停用较旧的模型。依赖OpenAI模型的软件可能需要偶尔进行更新以保持正常运行。受影响的客户将始终通过电子邮件和我们的文档以及博客文章中得到通知，以便了解较大的变更。 本页面列出了所有API停用的内容，以及推 ......
pandas - pd.DataFrame（）的基本操作
数据 import pandas as pd data = [ {'DEPT_NAME': '苏州市', '项目类型': '0', '已经安装': 385, '确定安装': 64, '预计安装': 422, '省份': '江苏省'}, {'DEPT_NAME': '苏州市', '项目类型': '1' ......
pandas之groupby
# 数据准备 ```python import pandas as pd df = pd.read_excel(r"C:\Users\Desktop\Excel工作表.xlsx") print(df) """ 产品 分类 价格 销量 0 桃子 水果 12 2134 1 李子 水果 23 3123 2 ......
pandas python re模块匹配不同的sheet_name
3 You can use pandas.ExcelFile to have a peek at the sheet names, then select the sheets to keep with any method (here your regex), finally load with ......
Ceil and floor of the dataframe in Pandas Python – Round up and Truncate
In this article, we will discuss getting the ceil and floor values of the Pandas Dataframe. First, Let’s create a dataframe. Example: Python3 # import ......
【pandas小技巧】--拆分列
拆分列是`pandas`中常用的一种数据操作，它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列，方便进行后续的分析和处理。拆分列的使用场景比较广泛，以下是一些常见的应用场景： 1. 处理日期数据：在日期数据中，经常会将年、月、日等信息合并成一列，通过拆分列可以将其拆分成多个新列，方便进行时间序 ......
【pandas小技巧】--反转行列顺序
反转`pandas` `DataFrame`的行列顺序是一种非常实用的操作。在实际应用中，当我们需要对数据进行排列或者排序时，通常会使用到Pandas的行列反转功能。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集，发现其中的规律和趋势。同时，行列反转还可以帮助我们将数据可视化，使得图表更加易于理解。 除了常规 ......
pandas模块------------------------筛选条件loc(多条件选择)
loc 在选择时应用条件。 单条件：选择大于90成绩的学生信息： import pandas as pdsource = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/source.xlsx')print(source)da = source.loc[( ......
开源元数据管理平台Datahub最新版本0.10.5——安装部署手册（附离线安装包）
大家好，我是独孤风。 开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本，来咨询我的小伙伴也越来越多，特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论，总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册，希望能帮助到大家。 文章较长，建议收藏点赞在看后，再仔细阅 ......
pandas模块--------------------------------相同（不同）文件夹下相同格式的Excel表格数据，汇总到一张表里面
上代码：import pandas as pdimport os#文件路径file_dir = r'C:/Users/Administrator/Desktop/test/'#构建新的表格名称new_filename = file_dir + '/new_file.xlsx'#找到文件路径下的所有表 ......
盘点一个Pandas中df转列表处理基础知识
大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python黄金群【东哥】问了一个`Pandas`基础的问题，这里拿出来给大家分享下。 #文件路径a=lambda x : x.mean(1).round(2) #lambda函数m=a(df.il ......
pandas模块---------------------求和，求平均
求和，求平均import pandas as pdstudent = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/1.xlsx')student = student.set_index('ID')temp = student[['Test_1','Te ......
【实践篇】最全的【DDD领域建模】小白学习手册（文末附资料）
DDD领域建模被各个大小厂商提起并应用，而每个人都有自己的理解，本文就是针对小白，系统地讲解DDD到底是什么，解决了什么问题，及一些建议和实践。本文主要是思想的一种碰撞和分享，希望能对朋友们有所启发或帮助。 ......
【pandas小技巧】--按类型选择列
本篇介绍的是`pandas`选择列数据的一个小技巧。之前已经介绍了很多选择列数据的方式，比如`loc`，`iloc`函数，按列名称选择，按条件选择等等。 这次介绍的是按照列的**数据类型**来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。 # 1. 类型种类 `panda ......
pandas模块--------------------基础篇学习
1.读取Excel数据 Python通过pandas库可以轻松地读取Excel数据。pandas库是一个专门用于数据分析和处理的库，它可以将Excel中的数据读取为DataFrame格式，便于进行后续的数据分析和操作。 import pandas as pddata = pd.read_excel( ......
pandas模块-------------------一次读取多个excel文件并合并
合并不同excel表格的内容： 代码如下： import pandas as pdimport osinputdir=r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test'df_empty=pd.DataFrame(columns=['名称','列1','列2'])fo ......
odoo pandas
fieldstr = '''id,debit,credit,balance''' self.env.cr.execute('''select %s from account_move_line order by id desc''' % fieldstr) try: a = self.env.cr. ......
pandas模块-----------比对不同数据（部分相同）
代码如下： import pandas as pd# 学生成绩表df_grade = pd.read_excel("find.xlsx")df_grade.head()# 学生信息表df_sinfo = pd.read_excel("data.xlsx")df_sinfo.head()# 只筛选第二 ......
通过问题解决者手册拓展您的思维 - 17 个为大脑充电的策略
大部分人对产品管理的理解都是解决问题，这是他们的主要工作——找出客户的问题是什么并解决它们。但现在，热衷于解决问题的问题是，当我们看到问题时，本能反应是“我该如何解决它？” 这意味着：当我试图自己解决所有问题时，我通常很快就会精疲力尽。所以我们要学会——乘以价值。这意味着我们只致力于解决值得解决的问 ......
Pandas学习笔记之常用功能
一、数值计算和统计 1.数学计算方法 # 主要数学计算方法，可用于Series和DataFrame（1） df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) print(' ') prin ......
Pandas学习笔记之时间处理
一、Pandas时刻数据 时刻数据代表时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据 1.pd.Timestamp date1 = datetime.datetime(2016,12,1,12,45,30) # 创建一个datetime.datetime date2 ......