dataframe pandas iloc loc
Pandas 读取 Excel 斜着读
读取 Excel 斜着读数据 import pandas as pd def read_sideling(direction, sheet_name, row_start, col_start, gap): """ 斜着读数据 :param sheet_name: :param direction: ......
pandas使用指南01: pandas的安装和基本使用
pandas是Python中常用的数据处理库，主要用来处理表格数据，类似于下面这种： 好好干文化有限公司员工薪资表 姓名 年龄 性别 年薪 奖金 久九刘 35 男 182600 42000 傅儿待 24 男 9960000 40000000 舍处 28 女 60000 18000 大家想一想，无论是 ......
python操作excel三大模块对比（xlrd、openpyxl、pandas）
1.pandas matplotlib、numpy、pandas是入行数据分析的三个必须掌握的基础模块，这里介绍一下用pandas如何导入excel文件。安装比较简单，直接用 pip 工具安装三个库即可，安装命令如下 $ pip3 install pandas 安装完成提示 Successfully ......
Pandas与openpyxl库的超强结合，再见，Excel！
前言用过Pandas和openpyxl库的同学都知道，这两个库是相互互补的。Pandas绝对是Python中处理Excel最快、最好用的库，但是使用 openpyxl 的一些优势是能够轻松地使用样式、条件格式等自定义电子表格。 如果你又想轻松的使用Pandas处理Excel数据，又想为Excel电子 ......
Pandas 读取Eexcel
间隔N行，读取某列数据 import pandas as pd def read_vertical(sheet_name, col_idx, gap): """ 竖着读数据， :param sheet_name: 第几个 sheet :param col_idx: 第几列，从 0 开始 :param ......
python pandas操作excel
创建空的excel import pandas as pd # 表示excel的sheet页 df = pd.DataFrame() df.to_excel("D:/pycode/output/output.xlsx") df = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3],"Name": ......
python之数据分析pandas (二)
import pandas as pd #此包在pandas基础上实现sql from pandasql import sqldf file_name=r'/Users/gaochengcheng/Desktop/center.xls' file_name3='/Users/gaochengchen ......
r - How do I order by row.names in dataframe R语言 排序
new_df <- df[ order(row.names(df)), ]REF:https://stackoverflow.com/questions/20295787/how-can-i-use-the-row-names-attribute-to-order-the-rows-of-my-da ......
向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 https://avoid.overfit.cn/post/ae2f68c9b2 ......
如何使用Python和Pandas处理SQLite数据库
代码： import sqlite3 import pandas as pd conn = sqlite3.connect('database.db') data = {'A':['x','y','z'],'B':[1000,2000,3000],'C':[10,20,30]} df = pd.Da ......
pandas - 常用功能函数
1.drop_duplicates函数 删除数据中的重复值；可以选择根据某个或者多个字段来删除。 在删除数据的时候，默认保留的是第一条重复的数据，我们可以通过参数keep来指定保留最后一条 data = [{'name': '小明', 'age': '18', 'set': 'a'}, {'name ......
pandas探索你的数据（七）-可视化
pandas探索你的数据（七）-可视化 探索泰坦尼克灾难数据 在数据分析的旅程中，可视化数据是一个不可或缺的步骤，它可以帮助我们更好地理解数据、发现趋势和关联。在本篇博客中，我们将使用 Python 中的 pandas、matplotlib 和 seaborn 库，来探索泰坦尼克灾难的数据集，以图表 ......
[897] Filter a DataFrame using logical operations
In Pandas, you can filter a DataFrame using logical operations to select rows that meet specific conditions. You can use logical operators such as & ( ......
[898] Convert the data type of a DataFrame column
In Pandas, you can convert the data type of a DataFrame column to a string data type using the .astype() method. Here's how to do it: import pandas as ......
[896] Replace values in a DataFrame
You can replace values in a Pandas DataFrame using the replace() method or by directly assigning new values to specific DataFrame elements. Here's how ......
[895] Sort the rows of a DataFrame
In Pandas, the sort_values() method is used to sort the rows of a DataFrame by one or more columns. This method allows you to specify which column(s) ......
Pandas中如何统计各个销售地出线的次数？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 他的代码如下： import pandas as pd results = [] df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09-22.xlsx',d ......
DataFrame通过JDBC读写数据读写到数据mysql
# coding:utf8 import time from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType import pandas as pd f ......
用pandas探索你的数据（五）-合并数据
用pandas探索你的数据（五）-合并数据 在数据处理和分析中，数据的合并是一项关键任务。Pandas 提供了丰富的工具来处理不同来源的数据，并将它们合并成一个更大的数据集。在这篇文章中，我们将深入探讨 Pandas 中两个重要的数据合并函数：pd.concat() 和 pd.merge()。 首先 ......
python pandas.DataFrame.plot( )画图
python pandas.DataFrame.plot( )画图 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize= ......
update_loc.py
#!/usr/bin/python3 ''' 作用：更新点位 ''' import os import sys import re import time import pymysql import logging import pandas as pd import requests import ......
透彻理解 pandas 切片中 df.loc ,df.iloc
在处理 pandas 数据框时，选择数据是非常常见的操作。为了满足这种需求，pandas 提供了多种选择数据的方法，其中最常用的是 df.loc 和 df.iloc。尽管它们在许多情况下都可以互换使用，但它们之间确实存在一些关键区别，初学者必须明确这些区别以避免潜在的错误。 1. 基本定义 df.l ......
pandas（进阶操作）-- 处理非数值型数据 -- 数据分析三剑客(核心)
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import numpy as np ......
modin pandas 大规模数据处理方案
modin 是一个可以快速替换原生pandas 的方案，我们只需要替换一个简单的引用，就可以将pandas 的数据处理速度有很大的提升modin 支持与不少框架的集成（ray, dask,unidisk）,目前modin 对于常用read 操作都有很不错的支持，参考图 参考架构 如下图，可以看出mo ......
pandas -- DataFrame的级联以及合并操作
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import pandas as p ......
基于pandas的数据清洗 -- 异常值的清洗
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 自定义一个1000行3列（A，B，C ......
基于pandas的数据清洗 -- 重复值的清洗
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 df = DataFrame(dat ......
基于pandas的数据清洗 -- 缺失值（空值）的清洗
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 丢失数据的类型 原始数据中会存在两种 ......
pandas 加载minio 文件数据
就是一个简单记录，基于s3 进行文件存储还是比较方便的 环境准备 docker-compose.yaml version: '3' services: minio: image: minio/minio ports: - "9002:9000" - "19001:19001" environment ......
机器学习之数据处理及分析库Pandas
简介 Pandas工具包是专门用作数据处理和分析的，其底层的计算其实都是由Numpy来完成，再把复杂的操作全部封装起来，使其用起来十分高效、简洁。在数据科学领域，无论哪个方向都是跟数据打交道，所以Pandas工具包是非常实用的。 数据预处理 import pandas as pd df = pd.r ......