dataframe columns rename pandas
dataframe获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法
# 获取dataframe的行数 num_rows = df.shape[0] # 获取dataframe的列数 num_cols = df.shape[1] # 获取dataframe的索引 df_index = df.index # 获取第0行第0列的值 value = df.iloc[0,0] ......
pandas的突出显示（style.highlight方法）
pandas的突出显示（style.highlight方法） Pandas提供了一些常用的内置样式，可快速对表格数据进行格式化展示，要记住的是该方法只能在jupyter notebook中显示出来，并不能在pycharm中显示，并且不可用print打印，但是可以将筛选出的文件保存至文件中 空值高亮 ......
pandas数据保存至Mysql数据库,表创建成功,数据未能插入
准备：连接MySQL数据库所需的第三方包pymysql、sqlalchemy（pip安装即可） 方法一： from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}/{}?charset= ......
C, cython和pandas dataframe交互int64, int32的选择
cython调用C代码的一个错误 expected 'int' but got 'long'，原因不复杂，C code的int为32bit, 而pandas df缺省为np.int64 (64bit)，有个参数传递了数组，指针类型就不符了。 两个解决方案 C代码里面所有相关的int改为long lo ......
Pandas的DataFrame使用
import numpy as np import pandas as pd #DataFrame创建 #1.通过字典创建三行两列，使用默认索引 d = {"code":[1,2,3],"name":['zhangsan','lisi','wangwu']} pd.DataFrame(data=d) ......
Git Rename Branch
# 1. Rename local branch git checkout old-name git branch -m new-name # -m, --move Move/rename a branch and the corresponding reflog. # or git branch ......
赋值Record之间的File column 文件。
参数说明： rb_pleasant_ID 目标实体的recordID entity 需要赋值文件的接受实体； private void copyFileColumnPro(IOrganizationService service,Entity entity,Guid rb_pleasant_ID) ......
关于在table-column 格式化的两种方式，formatter传多个参
第一种记得箭头函数不要写大括号，不写大括号表示return,写了大括号在大括号里面要写return哦， 注释的部分为第二种办法 ......
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas ......
Python __ Pandas __ Dataframe 实验课
基于Dataframe实现以下功能： 导入directory.csv import numpy as np import pandas as pd fdata=pd.read_csv('F:\\directory.csv') dfx=pd.DataFrame(fdata) starbucks=pd. ......
（数据科学学习手札151）速通pandas2.0新版本干货内容
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，前两天pandas正式发布了其2.0.0版本，作为一次大版本更新，pandas针对底层进行了大量的重构以优化性能和稳定性，其有关这 ......
Python爬虫 execjs执行js报错json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 85 (char 84)
fun=re.search(r'(__=\([\S\s]*?;)<',r_text).group(1)fun=fun+'function get(){return JSON.stringify(__.data)}'ctx = execjs.compile(fun)rdata = (ctx.eval( ......
python-torch numpy matploit pandas
title: 深度学习基础 torch numpy pandas matplotlib numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分，这个数组叫做 ndarray，是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字，指代维度. 在 NumPy 中，数组是由 nump ......
Python __ Pandas
简介 可以看做是Excel 是基于Numpy的. 优点：处理表格数据（混杂数据） 需要引用：import pandas as pd Series（无用） 类似于Numpy的一维数组 优点：相较于Nump索引功能强大 输出默认带索引：（当为字典是，，默认键是索引） s4 = pd.Series([9. ......
【Pandas快餐教程】read_csv方法的基本用法
当csv文件有表头且为第一行时，直接使用即可。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv') 当csv文件有表头但不是第一行时，可以指定header参数，表头为第二行时header为1，第三行时header为2，以此类推。 daily = pd.read_ ......
pandas dataframe使用方法
使用 Pandas DataFrame 的步骤如下： 导入 Pandas 模块 python import pandas as pd 创建 DataFrame python df = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 25, 30 ......
pandas中多重索引
多重索引 参考来源：Pandas基础教程五_多重索引 - 知乎 (zhihu.com) 1.多重索引的构建 #待完善 2.多重索引值得获取 创建测试数据集 import pandas as pd import numpy as np iterables = [['1', '2', '3'], ['b ......
Pandas中的文本处理
Pandas中的文本处理 #参考来源：Pandas玩转文本处理！ (qq.com) 向量化的字符串处理方法 Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法 只能用于series，不能直接用于整个数据框 | 方法 | 说明 ......
mysql Error:index column size too large. the maximum column size is 767 bytes
问题现象 mysql在执行脚本create创建表时，提示以下错误： index column size too large. the maximum column size is 767 bytes 异常原因 INNODB 引擎，UTF-8，主键字符串 默认最大 767，需要修改 解决方案 对数据库 ......
MySQL插入数据报错：1366 Incorrect string value: '\xF0\xA0\xB9\xB3\xF0\xA0...' for column xxxx
[10501]SQLSTATE[22007]: Invalid datetime format: 1366 Incorrect string value: '\xF0\xA0\xB9\xB3\xF0\xA0...' for column xxxx at row 1 是因为MySQL不能识别4个字节的 ......
pandas写入数据库
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import numpy as np w=np.array([1,2,3]) datas = pd.DataFrame(w) print(datas) engine = create_e ......
mysqldump: Couldn't execute 'SELECT COLUMN_NAME, JSON_EXTRACT(HISTOGRAM, '$."number-of-buckets-specified"')
mysqldump 远程导数据库表结构的时候，报错： Warning: A partial dump from a server that has GTIDs will by default include the GTIDs of all transactions, even those that ......
pandas中数据的删除
数据的删除 #删除空值所在的行 df = df.dropna(axis = 0,subset = ['测温探头编码'])#删除空值的行，不加subset就是删除所有的行或列 #del #使用del, 一次只能删除一列，不能一次删除多列 import pandas as pd data = pd.re ......
pandas中的inplace参数，将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none
pandas中的inplace参数，将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none #在学习drop函数是遇见将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none import pandas as pd import numpy as np city = pd.DataFr ......
MySQL导入数据库1118错误解决方案[ERR] 1118 - Row size too large (＞ 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
MySQL导入数据库1118错误解决方案[ERR] 1118 - Row size too large (＞ 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB 编辑sql文件，在开头设置一下innodb_strict_mode为0 SET innodb_str ......
时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例
使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。 前言 时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索 ......
pandas dataframe取一列复制到另一个dataframe的列的问题
df = fkline.find('ETHUSDT','1h') p1 = df[:-1] p2 = df[1:].copy() # 下面的index reset要有，否则不是你需要的数据 p1 = p1.reset_index(drop=True) p2 = p2.reset_index(drop ......
常见的问题系列---【org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: Error attempting to get column 'createTime' from result set. Cause: java.sql.SQLFeatureNotSupportedException
#报错信息 org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: Error attempting to get column 'createTime' from result set. Cause: java.sql.SQLFeat ......
将dataframe数据中的月份的英文名转换为数字月份，比如 'July' 转换为 '07？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【HZL】问了一个Pandas处理的问题，这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这个问题确看上去确实不太难，使用map的确可以做。 此外，【吴超建】提出可以直接转换的，方法如下： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。 ......
mysql报错 1140 - In aggregated query without GROUP BY, expression #1 of SELECT list contains nonaggregated column 'a.user_name'; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
表结构如下： CREATE TABLE `user` ( `id` bigint NOT NULL, `user_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `password` varchar(255) DEFAULT NULL, `create_time` datetime ......