dataframe columns rename pandas
Python NumPy 与 Pandas 结合使用
1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换 NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构，它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组，它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数 ......
Pandas数据分析实战（Pandas in action）第1章 Pandas 概述
Pandas 数据分析实战 第一章 Pandas 概述 read_csv() 没有设置索引列 read_csv 函数导入 movies.csv 文件，由于没有设置索引，Pandas 会生产一个从 0 开始的数字索引 movies = pd.read_csv('./file/chapter_01/mo ......
[LeetCode] 2482. Difference Between Ones and Zeros in Row and Column
You are given a 0-indexed m x n binary matrix grid. A 0-indexed m x n difference matrix diff is created with the following procedure: Let the number o ......
【创意、创造】用 Python pandas做一个读取Excel，再写入新的Excel小工具
Python很好很强大，1.5天时间，简化很多重复的劳动，哈哈~ import pandas as pd import datetime as dt def handleFrontEnd(): # 处理【上周前端发版】开始 sheet_front_end = pd.read_excel('D:\某前 ......
Python - pandas 转换列的值类型
对读取到的 Excel 表数据分组之后，并对分组的列进行类型转换要注意用循环，因为它不是一个 DataFrame。 import pandas as pd excel_data = pd.read_excel(r"C:\sample.xlsx") grouped_data = excel_data. ......
对象的数据处理方法,要对对象属性进行数组操作(list数组中每一项与column数组中的value值匹配，如果相等将放入存数组)
// 需要对对象属性进行数组操作时，使用Object.entries()方法 var list = ['V11046_052','V11046_051','V11046_50','V11046_0511']; var column = [{'观测时间':'D_DATETIME'},{'小时内极大风速 ......
python3使用pandas备份mysql数据表
操作系统 ：CentOS 7.6_x64 Python版本：3.9.12 MySQL版本：5.7.38 日常开发过程中，会遇到mysql数据表的备份需求，需要针对单独的数据表进行备份并定时清理数据。 今天记录下python3如何使用pandas进行mysql数据表的备份，我将从以下几个方面进行展开： ......
pandas-显示设置
pandas-显示设置 目录pandas-显示设置describe_option()get_option()定义显示行数和列数定义列宽字符对齐定义显示精度定义数字格式化更改pandas默认绘图库参考资料 参数名 作用 describe_option() 查看设置的参数列表 pd.pandas.get ......
pandas-分组过滤聚合
pandas-分组过滤聚合 目录pandas-分组过滤聚合groupby分组groupby多列分组每隔n个分组filter过滤agg整合参考资料 groupby分组 通过groupby方法对series或者dataframe对象进行分组，该方法会返回一个分组对象 pandas中的groupby函数也 ......
pandas-窗口函数rolling
pandas-窗口函数rolling 目录pandas-窗口函数rolling窗口函数rolling扩展窗口函数expanding每隔n行分组并求和参考资料 滚动计算（Rolling Calculation）是一种数据处理技术，它在时间序列数据或数据框中执行基于滑动窗口的计算。 通常用于计算移动平均 ......
mysql set column default value as sha2(uuid(),512) ,length() measured sha2(uuid(),512) 's size is 128,
mysql> select @@version; + + | @@version | + + | 8.0.35-0ubuntu0.23.04.1 | + + 1 row in set (0.00 sec) mysql> create table t4(id bigint unsigned auto_ ......
mysql set column sha2(uuid(),512) as column default value via trigger
mysql> show create table t3; + + + | Table | Create Table | + + + | t3 | CREATE TABLE `t3` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `create_tim ......
Python利用pandas拆分大型的csv文件
当将大型CSV文件拆分成较小的文件时，您可以使用Python的Pandas库来处理 导入必要的库 import pandas as pd 定义拆分函数 当定义拆分函数时，我们将在以下步骤中处理CSV文件的拆分 def split_csv(input_file, chunk_size): # 读取CS ......
pandas光速入门
读取csv和excel import pandas as pd #没安装pandas的可以使用 pip install pandas 安装 data = pd.read_csv('./data.csv') #读取csv lib = pd.read_excel('./library.xls') #读取 ......
pandas
目录Pandas处理EXCEL表格的常用命令 Pandas处理EXCEL表格的常用命令 '''1.导入pandas库''' import pandas as pd '''2.导入文件''' #设置文件名称 file="运费明细表.xlsx" df = pd.read_excel(file,sheet ......
盘点一个Pandas处理Excel表格实战问题（上篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas实战的问题，一起来看看吧。问题描述： 大佬们~ 请问下这个数据怎么实现呢？有2组数据：第一个数据《获取的数据.xlsx》:每13行数据为一组，要实现一列数据拆分成多列数据（这边简称表1），见截图 ......
Pandas使用记录
1. pandas.core.series.Series转化成list df.tolist() 2. list转化成pandas.core.series.Series pd.Series([1,2,3],'A') 3. pandas.core.series.Series 头部和尾部插入数据 将列表n ......
pandas学习
#载入包 import pandas as pd import numpy as np 一、文件导入导出 读取文件 1、读取txt文件或csv文件 import pandas as pd import numpy as np df1=pd.read_csv('D:/personal_file/pyt ......
pandas函数映射
pandas函数映射 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame df1 = DataFrame( np.random.choice(range(20),size=(4,3),replace=F ......
pandas映射与数据转换
pandas映射与数据转换 在 pandas 中提供了利用映射关系来实现某些操作的函数，具体如下： replace() 函数：替换元素； map() 函数：新建一列； rename() 函数：替换索引。 一、replace() 用映射替换元素 在数据处理时，经常会遇到需要将数据结构中原来的元素根据实 ......
pandas分组统计-groupby详解
pandas分组统计-groupby详解 数据分组 分组统计 - groupby功能 ① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结 ......
Pandas数据处理：空值清洗、替换填充、级联与合并拼接
Pandas数据处理：空值清洗、替换填充、级联与合并拼接 针对空值的处理，首先要来了解一下空值的类型： 一、pandas中的None 和 NaN 有什么区别？ type(None) --类型是 NoneType 空的对象类型 type(NaN) --类型是 float 浮点型 注意：Pandas中N ......
Python - pandas DataFrame数据的合并与拼接（merge、join、concat）
Python - pandas DataFrame数据的合并与拼接（merge、join、concat） 0 概述 pandas 包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接。 merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并； join方法主要基于两个datafr ......
el-table-column width="180" 宽度自动成比例缩放缩小 表头宽度不对 原因
首先el-table-column width="180"的设置原理是 如下面加粗部分 <table cellspacing="0" cellpadding="0" border="0" class="el-table__header" style="width: 1638px;"> <colgro ......
设置jupyter中DataFrame的显示限制方式
jupyter中显示的DataFrame过长时会自动换行（print()显示方式）或自动省略（单元格最后一行直接显示），在一些情况下看上去不是很方便，可调节显示参数如下： import pandas as pd pd.set_option('display.width', 500) #设置整体宽度 ......
Docker CLI docker rename 常用命令
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。Docker是内核虚拟化，不使用Hypervisor是不完全虚拟化，依赖内核的特性实现资源隔离。本文主要介绍Docke ......
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $ package com.example.core.mydemo.scooterOrderSms; impor ......
4个解决特定的任务的Pandas高效代码
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 https://avoid.overfit.cn/post/1e70db7ef5534ff0801316609a1499b1 ......
Pandas学习之路【3】
新增列的一些操作 1.新增一个列，直接给列赋值 # 取所有行，新增的列为new_col df.loc[:, 'new_col'] = 100 2.使用df.apply方法给新增的列赋值 def get_wendu_type(x): if x['bWendu']>33: return '高温' if ......
Pandas学习之路【2】
Pandas数据查询的5种方法： 数据准备： import pandas as pd path = 'C:\\Users\\zhang\\Desktop\\ant-learn-pandas-master\\datas\\beijing_tianqi\\beijing_tianqi_2018.csv' ......