dataframe pandas iloc loc

pandas dataframe 修改列名的方法 加之rename函数，用字典的形式替换式的修改， df.rename(columns={'a':'A',"b":"B"}) df 三、obj[‘col’] = value 方法直接对 DataFrame 直接赋值即可 in [6]: data['d' ......

大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 通过pandas读取xls文件（pd.read_excel）系统提示：no engine for filetyppe xls，请问应该如何处理呢？ 二、实现过程 后来【隔壁😼 ......

Pandas处理数据增、删、改、查，日常使用小结，清晰版 原创 ISEE小栈 ISEE小栈 2023-07-30 19:25 发表于北京 收录于合集 #Python26个 #Pandas4个 ISEE小语 论如何判断一个人是真有钱还是装有钱？ 在网上看到这样的一个回答： “穷人是小心翼翼地大方，有钱 ......

import pandas as pd m_list=[( 'join' ,25,' male'), (' 1isa', 30, ' female'), (' david',' 18',' male' )] df=pd.DataFrame(m_list, columns=[' Name' ,' ag ......

import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") grouped_data = data.groupby("Group") sampled_data = grouped_data.apply(pd.DataFrame.sample, n=200, ......

1.iloc[]函数作用： iloc[]函数，属于pandas库，全称为index location，即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据。 开始准备： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\PyCharm\数据处理pandas\数据 ......

split() 方法通过指定分隔符对字符串进行切分，返回分割后的字符串列表 pandas.str.split分列 Series.str.split(pat=None, expand=False) 返回分割后的Series ......

## pandas-空值处理 [TOC] ## pandas中的None和NaN type(None) --类型是 NoneType 空的对象类型 type(NaN) --类型是 float 浮点型 Pandas中None 和 NaN 都视作np.nan numpy中的三个常量 np.NAN 、np ......

## pandas-数值映射和替换 [TOC] 映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 ### 映射map() ``` Series.map(arg,na_action=None) arg： 接收 function、dict 或 Series，表示映射关系； `` ......

## pandas-遍历和迭代 [TOC] 遍历数据是最常见的一种方式,pandas同样也可以遍历。 iterrows() 或 itertuples()：这两个方法用于遍历 DataFrame 的行。 iterrows() 返回一个迭代器，产生索引和行的元组，而 itertuples() 返回一个迭 ......

## pandas-数据合并和拆分 [TOC] 数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集，可以让数据更加清晰易懂，也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时，分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理，更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集，可以提供更全 ......

## Pandas中的to_datetime函数用法 ```python import datetime import pandas as pd import numpy as np ``` ### 将字符串转换为日期时间： ```python pd.to_datetime('2023-09-06' ......

MultiIndex 是 Pandas 的一个多层索引对象，能够对数据进行直观、灵活的操作并且能够表示高维数据。 numpy与pandas Numpy 更注重运算效率，目的是运算；Pandas 更注重对二维表格等数据进行分析，能够直观地展示、处理数据。 pandas优点 Pandas 具有增强图表可 ......

Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。 https://avoid.overfit.cn/post/387acc48c7dd42a49f7bec90cc6d09ae ......

[toc] pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中 - Series数据结构类似于Nump ......

数据：data = [{1: 94, 3: 36, 7: 34}, {1: 96, 3: 34, 7: 46}, {1: 103, 3: 32, 7: 65}, {1: 61, 3: 16, 7: 7}, {1: 145, 3: 46, 7: 24}, {1: 210, 3: 81, 7: 34}, ......

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。 https://avoid.overfit.cn/post/d5097a67e5c34a0ab42395d8c2 ......

一、需求描述: 如下Excel数据 需要按 ASIN、SKU、品名、店铺 对 1-31 的列进行分组求和，实际数据是有很多重复的SKU数据 二、代码实现 import pandas as pd # 从Excel获取数据 df = pd.read_excel(r'C:\\Users\\liuchunl ......

## pandas-重新索引 [TOC] ### reindex() ``` DataFrame.reindex(self, labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, f ......

## pandas-修改列行名称 [TOC] ### 行和列名全部修改 ### columns属性 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]}) print(df) # ......

需求: 如下一份这样的Excel数据 现在需要把学生的学号、姓名分离出来到单独的一列 ，将 测验、讨论、成绩三列转换成数值，并把讨论这列的“-”转换成 0 显示 最后把处理好的内容输出到新的Excel文件！！！ 对应完整的代码和解释如下： import pandas as pd df = pd.re ......

2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。 更好的PyArrow支持 PyArrow是在Panda 2.0中新加入的后端，对于大数据来说提供了优于NumPy的性能。Pandas 2.1增强了对PyArrow的支持。官 ......

点击查看代码 ``` import pandas as pd from tqdm import tqdm file1 = r"files/1.xls" file2 = r"files/2.xls" df_File1 = pd.read_excel(file1, sheet_name='keyWord ......

# 安装numpy模块 ```python pip install numpy ``` # 可以通过导入numpy模块来使用它 ```python import numpy as np ``` ## 1.创建数组： ```python a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # ......

大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个`Pandas`数据处理的问题，一起来看看吧。 请教问题：通过pandas读取excle数据，很多数据开头带有'特殊字符，我用replace或者strip（）函数处理均无法处理。 ![image.png](http ......

大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个`Pandas`数据合并的问题，一起来看看吧。 请教：对两个exlce表示进行合并，df =pd.merge(df1,df2,on="用户账号",how='left')，但是由于系统数据的原因，df1表格的“用户账 ......

`pandas`小技巧系列是介绍的是使用`pandas`分析数据时，最常用的一些操作技巧。 具体包括： 1. [创建测试数据](https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17552748.html) 学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常 ......

import pandas as pdimport numpy as nppath = '产业布局-企业.xlsx'# 详情页链接title = pd.read_excel(path, usecols=[2])title_arr = np.asarray(title.stack()) # Dataf ......

在Python的数据科学和爬虫开发中，pandas是一个非常常用的库，因为它提供了各种操作数据的函数和方法。其中，pandas可以非常方便地处理CSV和Excel文件。 CSV文件操作 CSV（Comma Separated Values）是文本文件格式之一，通常用于存储和交换表格数据。pandas ......

1. numpy创建数组：array() import numpy as np import pandas as pd # 创建一维数组 res = np.array([1,2,3]) print(res) # [1 2 3] # 创建二维数组，多维数组以此类推 res = np.array([[1 ......