dataframe pandas python-pandas iterate
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 ......
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 ......
MemGPT中_generate_reply_for_user_message报错TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object
memgpt/autogen/memgpt_agent.py", line 230, in _generate_reply_for_user_message (TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object 解决 将memgpt/auto ......
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 ......
“数据结构”模式之迭代器（Iterator）模式
常常有一些组件在内部具有特定的数据结构，如果让客户程序依赖这些特定的数据结构，将极大地破坏组件的复用。这时候，将这些特定数据结构封装在内部，在外部提供统一的接口，来实现与特定数据结构无关的访问，是一种行之有效的解决方案。 典型模式： Composite Iterator Chain of Respo ......
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' ......
Pandas学习之路【1】
安装pandas： pip install pandas pandas读取数据： 数据类型读取方式 csv, tsv, txt pd.read_csv Excel pd.read_excel mysql pd.read_sql 1.读取csv文件数据 import pandas as pd # 文件 ......
Pandas中选择和过滤数据的终极指南
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。 https://av ......
pandas修改列名或变量名
df=df.set_axis(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q'],axis='columns') ......
ES6 Iterator
Iterator （遍历器） 是一种接口，为各种不同的数据结构提供统一的访问机制。主要供 for...of 消费。 每调用一次 next() 就会返回数据结构当前成员的信息：{ value: '', done: false/true } value 当前成员的值。done 布尔值，遍历是否结束（即是 ......
Pandas数据框操作进阶
Pandas为Python营造了一个高水平的操作环境，还提供了便于操作的数据结构和分析工具。无需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据科学家，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能，并且极大提升了工作效率的Pandas技巧。对于pandas新手 ......
把pandas DataFrame含有异常值的行打印出来
功能：检查pandas DataFrame的每一行数据，只要含有Nan或Inf，无论在哪个位置，都把这行打印出来 df[df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)] 另一种用法就是，把含有异常值的行删掉 df = df[~df.isin([np.na ......
Python - pandas agg 函数
agg() 函数的常见用法是在分组数据后对特定列应用一个或多个聚合函数，生成汇总统计信息。例如，你可以对数据按照某个列进行分组，然后计算每个组的平均值、总和等。 import pandas as pd zhaocai = "C:\\Users\\root\\Downloads\\医疗机构入库明细.x ......
Python自带数据集加载和Pandas学习简图
Python是一种强大的编程语言，它拥有丰富的工具库和功能，其中之一就是自带的数据集，这些数据集在Python中非常有用，可以用于机器学习、数据分析、科学研究等。使用Python数据集可以极大地简化项目开发过程。通过导入现有的数据集，我们可以更快地开始分析和建模，并且可以使用已经实现的算法进行评估和 ......
python pandas 写入excel
pip install pandas openpyxl import pandas as pd from Silence.utils.login_util import Login from Silence.utils.request_util import SendRequest def test ......
DataFrame数据框的Python操作
探索和清理数据听起来很无聊，而且不像训练最先进的 AI 模型那么酷。但如果你想成为一名专业的数据科学家，探索性数据分析和数据预处理也是必不可少的技能。幸运的是，有许多很棒的工具可以帮助您了解数据集。著名的 Python 数据处理模块 Pandas 就是其中之一。DataFrame是一个二维的表格数据 ......
Python数据文件的读取——Pandas库的使用
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了一个名为 DataFrame 的数据结构，类似于 R 中的 data.frame。DataFrame 是一个二维的、标签化的数据结构，可以包含不同数据类型的列。它提供了许多方便的功能，如数据选择、过滤、合并、排序等，使得数据分析和处理变得更加容易。Pan ......