表格pandas

删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行 这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.drop ......

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Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......

df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......

增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......

我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均# 不同列不同的计算方法df.groupby('team').agg({'Q1': sum ......

实验10 Pandas实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Pandas的字符串函数。 掌握Pandas 统计汇总函数。 掌握Pandas排序、分组、合并与级联函数。 能利用上述函数进行综合数据分析。 二、实验要求 通过编程实现使用Pandas字符串函数进 ......

实验09 Pandas函数应用 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas函数应用的方法：pipe()、apply()和applymap()。 能编写自定义函数。 能使用pandas函数应用调用自定义函数解决数据分析实际问题。 二、实验要求 利用pandas函数 ......

实验08 Pandas字符串和文本处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的字符串函数 如：len()、find()、strip()、replace()、contains()函数。 解决实际数据中的字符串和文本处理问题。 二、实验要求 使用常见的字符串函 ......

实验06 Pandas缺失值处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握判断缺失值、过滤缺失值、填充缺失缺失值等缺失值处理 解决实际数据中的缺失值问题 二、实验要求 使用常见的缺失值处理函数（如：isnull()、notnull()、fillna()、dropna()函 ......

实验07 Pandas合并与级联 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas合并/拼接 掌握pandas级联 二、实验要求 利用pandas合并、拼接和级联等知识在PyCharm中编写程序，实现Python数据处理的相关操作。 三、实验内容 任务1.现有如下图的 ......

实验05 Pandas数据读写 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的I/O API函数。 解决文本文件、CSV文件、Excel文件、网页文件、数据库文件和JSON格式文件数据的读写问题。 二、实验要求 使用常见的I/O API函数（如：read_csv( ......

实验04 Pandas基础 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 1.掌握pandas系列、数据帧和面板的使用 2.掌握pandas基本功能和操作 二、实验要求 Pandas 程序的运行步骤。 2．pandas的数据结构 3．pandas系列、数据帧和面板 pandas基本 ......

前言 AAAI 2024 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 人工智能国际会议于近日公布论文录用结果，本届会议共收到9862篇份论文投稿，最终录用2342篇论文，录用率23.75%。AAAI 是美国人工智能协会主办的年会，同时也是是人工智能领域中 ......

apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......

需求背景：为了使后台页面的 table 列表页面始终保持统一的高度，无论我们的列表数据有多少都只占一个屏幕的高度，如果 table 表格的数据太多，只滚动table 表格的数据，页面高度保持不变；使用 window.onresize 监听浏览器的高度： // tableHeight: 为 el-ta ......

<template> <div> <BaseTable :searchConfig="searchConfig" :operateBtnConfig="operateBtn" :tableData="tableData" :tableConfig="tableConfig" :pagination= ......

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告 一、numpy的读书报告 1Numpy概述 1.1概念 Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。Ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 1.2功能 l 创建n维数 ......

1. Numpy： - 简介：Numpy是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。 - 主要功能：支持向量运算、矩阵运算、线性代数、随机数生成等。 - 应用场景：数据处理、数值计算、机器学习等领域。 2. Scipy： - 简介：Scipy是一组针对科学和工程计算的Py ......

#Numpy import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])a.ndim #秩，即轴的数量或维度的数量a.shape #数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列a.size #数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值a.dtype #数组 ......

读书报告 在本次的学习中，我深入研究了NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib这几个Python库。这些库在数据处理、科学计算和可视化方面发挥着重要作用。 首先，我学习了这些库的基本函数用法。NumPy提供了强大的数组处理功能，如创建数组、进行数组运算以及利用数组进行数据分析。Sc ......

numpy库常用的创建数组（ndarray类型） 使用实例： import numpy as np a = np.ones((4,5)) #创建一个4行5列全是1的数组 print(a) 输出为： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] ......

Pandas简介：表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因 ......

Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......

1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Scipy： 方便、 ......

实现内容 配置分页：usePagination 生成过滤项：useFilter 获取表格选择配置：useSelect 生成批量删除按钮：useDelete 生成模态框：useModal 示例 render部分： <React.Fragment> <Form layout="inline"> {Del ......

const rowDrop = () => { let tbody: any = document.querySelector(".sortableArea .el-table__body-wrapper tbody"); sortable.value = Sortable.create(tbody ......

STEP1: 按照下列要求创建数据框 已知10位同学的学号以及语数英三科成绩如下：（都是数值型数据） Id: [202001, 202002, 202003, 202004, 202005, 202006, 202007, 202008, 202009, 202010]Chinese: [98, 6 ......

LayUI官方文档：https://layui.dev/docs/2/#introduce XLSX NPM地址：https://www.npmjs.com/package/xlsx XLSX 使用参考文档：https://juejin.cn/post/7003153489920524301 htt ......

原表格是这样： 将姓名为“韩立“，年龄大于14的标红 import openpyxl from openpyxl.styles import Font workbook = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\PC\Desktop\PYTHON项目\01.xlsx") ......