dataframe pandas iloc loc
pandas使用
import numpy as npimport pandas as pd2、导入CSV或者xlsx文件：df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))或 ......
【如何三行代码下载指定的股票或者基金数据到pandas中】用pandas做爬虫
import pandas url="http://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/view/cn_bill_sum.php?num=100&page=1&sort=totalvolpct&asc=0&volume=1000000&type= ......
pandas文件的读取和存储和缺失值处理
numpy读取不了字符串，pandas比较方便  常用 csv 通常读取文本文件 hdf5 通常读取二进 ......
pandas 数据分组 -- groupby
groupby: import random import numpy as np random.seed() df = pd.DataFrame({'data':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'num':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'] ......
Pandas介绍
# 一.Pandas介绍  >**为什么使用Pandas 便捷的数据处理能力 读取文件方便 封装了Matp ......
pandas库来将数据写入到excel文件
来自：https://devpress.csdn.net/chengdu/647f47c2ade290484cb2ec32.html， 感谢作者 前言 本文主要简单介绍一下使用python的pandas库来将数据写入到excel文件中。 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy ......
pandas中的read_csv参数详解
来自：https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/122366383， 感谢作者。 pandas中的read_csv参数详解 独影月下酌酒 于 2022-01-07 15:57:29 发布 40866 收藏 204分类专栏： panda ......
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 9 fields in line 3, saw 21
用pandas读取csv格式文件时，里面有的行比前面的行 多出好多列，会报下面的错 df = pd.read_csv(file_name_csv,encoding="GBK") File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 905, in pandas._libs.pa ......
pandas.DataFrame.duplicated—返回表示重复行的布尔集合
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html 语法格式 DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') 参数解释： ......
(python笔记)用pandas修改csv文件的某一列数据
原由：由于需要修改的csv文件太多，所以写了个小脚本来执行，不想手工操作太费时间了。 场景：程序需要读取csv文件的字段，来进行报告生成，但由于程序上缺少判断，所以需要在csv文件中修改某一列的数据。 代码如下： 1 import pandas as pd 2 import os 3 # 获取文件名 ......
Pandas导入数据应用
一、Pandas是什么？pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）： import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt1232.导入 ......
Python pandas库操作 excel
## Python pandas库操作 excel 特别提示： pandas 库是基于numpy库 的软件库，因此安装Pandas 之前需要先安装numpy库。默认的pandas不能直接读写excel文件，需要安装读、写库即xlrd、xlwt才可以实现xls后缀的excel文件的读写，要想正常读写x ......
【pandas基础】--数据统计
在进行统计分析时，`pandas`提供了多种工具来帮助我们理解数据。 `pandas`提供了多个聚合函数，其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。 此外，`pandas`还可以进行基于列的统计分析，例如通过`groupby()`函数对数据进行聚合，并计算每组的统计分析结果。 除了基本的统计分析之外 ......
【技术积累】Python中的Pandas库【二】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
3-pandas入门与实践
# pandas数据结构 Series数据 DataFrame数据 索引对象  # pandas索引操作 ......
【理论积累】Python中的Pandas库【一】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
【pandas基础】--索引和轴
在`pandas`中，索引（`index`）是用于访问数据的关键。 它为数据提供了基于标签的访问能力，类似于字典，可以根据标签查找和访问数据。 而`pandas`的轴（`axis`）是指数据表中的一个维度，可以理解为表格中的行和列。 通过指定轴，我们可以对数据进行切片、筛选、聚合等操作。 下面简要介 ......
pandas str to int 批量转换
df[['列名1', '列名2']] = df[['列名1', '列名2']].apply(pd.to_numeric, errors='ignore') pandas.to_numeric补充 用法： pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast ......
pandas 学习笔记（1）
一、遍历数据： 1、for index,val in df.iterrows(): # 按行 2、for column ，val in df.items(): #按列 二、统计数据： print((df == 0).astype(int).sum(axis=0)) #统计符合某个条件的数量 df.l ......
【pandas基础】--日期处理
时间序列数据是数据分析中一类常见且重要的数据。 它们按照时间顺序记录，通常是从某些现象的观察中收集的，比如经济指标、气象数据、股票价格、销售数据等等。 时间序列数据的特点是有规律地随着时间变化而变化，它们的变化趋势可以被分析和预测。时间序列分析是一种用于预测未来值或评估过去值的统计方法，常常被用于预 ......
【Python】Numpy & Pandas & Pytorch
# Table of Contents ### NumPy **[NumPy Official Tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html "Numpy ")** * [NumPy Arrays](#numpya ......
Pandas_数据预处理_读写去重
###列编辑 “Column selection mode”、“列块模式”、“列编辑”、“多光标功能 notepad ++ 列模式 ： alt +鼠标左键 列模式选择 vscode ：Shift+Alt+鼠标左键 列模式，多行同时操作的方法步骤快捷键 ###Pandas 数据预处理 read_csv ......
【Python】pandas dataframe 插入一行数据
#### pandas 插入一行数据 ```python # 需要借助 numpy操作 import numpy as np import pandas as pd value = {"a":[1,2,3], "b":[1,2,3], "c":[1,2,3]} df = pd.DataFrame(v ......
Pandas中将字符串（object）格式的列，强制转换为浮点型的列
import pandas as pd df = pd.DataFrame([['11.0' ,1,2,3], ['22.0' ,4,5,6], ['33.0' ,7,8,9]], columns = ['a','b','c','d']) df['a'] = pd.to_numeric(df['a' ......
基于multiprocessing map实现python并行化（全局变量共享 map机制实用向分析 常见问题 pandas存储数据）
转载：(15条消息) 基于multiprocessing map实现python并行化（全局变量共享 map机制实用向分析 常见问题 pandas存储数据）_goto_past的博客-CSDN博客 基于multiprocessing map实现python并行化之前从来没考虑python可以并行化， ......
pandas重新命名列的三种方法
第一种方法：重新命名指定的列 df.rename(columns = {'环湖医院':'开滦医院', '普通医院':'三甲医院'}, inplace = True) 第二种方法：修改全部列名 df.columns = ['舒畅', '小舒畅', '舒小畅', '舒畅小'] 第三种方法：修改列名的一部 ......
pandas修改列名，json格式
1 import pandas as pd 2 import json 3 4 5 df = pd.DataFrame( 6 data = [["a", "b"], ["c", "d"]], 7 index=["row 1", "row 2"], 8 columns=["col 1", "col 2 ......
办公自动化pandas
# 需求如下：  # 实现代码： ## 未优化代码 ~~~python import pandas as pd de ......
将字典转为dataframe
### 将字典转为dataframe 使用案例： ``` test_dic = {'subject':[],'time':[],'name':[]} test_dic['subject'].append('play') test_dic['time'].append('2023:10:10') te ......
pandas是干什么的
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，建立在 NumPy 库之上。它提供了一组高效的数据结构和数据分析工具，使得在 Python 中进行数据操作变得更加简单和灵活。 Pandas 的主要数据结构是两种核心对象：Series 和 DataFrame。 Series 是一维标记数组，类似于带有 ......