pandas
pandas使用
使用笔记 基于某列concat或 df = pd.merge(df_raw, df_ret, on="text") 交集 df_join = df1.merge(df2, how="inner", left_on="key1", right_on="key2") 差集 df_diff = df1[~ ......
通俗易懂！像使用SQL一样使用Pandas进行数据筛选等复杂操作
相对于学习Pandas各种数据筛选操作，SQL语法显得更加简洁清晰，若能够将SQL语法与Pandas中对应的函数的使用方法关联起来，对于我们应用Pandas进行数据筛选来讲无疑是一个福音。 本文通过Pandas实现SQL语法中条件过滤、排序、关联、合并、更新、删除等简单及复杂操作，使得我们对方法的理 ......
Python数据离散化指南：手写if-elif语句与pandas中cut()方法的实现
当我们进行数据分析时，有时候需要对数值型数据进行离散化，将其划分为不同的标签或类别。这样做可以方便我 ......
【pandas基础】--数据修改
pandas 作为一种常用的数据分析工具，提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改，也可以对具体单个元素进行修改，还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im ......
python -- 解决"pip install pandas"时遇到的几个小问题
今天使用pandas进行数据读取，遇到几个小问题，记录一下，备忘~ 由于用了部新电脑，需要重新install，所以输入以下命令 >> pip install pandas 结果报错，显示以下错误信息 Could not find a version that satisfies the requir ......
【pandas基础】--核心数据结构
pandas中用来承载数据的两个最重要的结构分别是： Series：相当于增强版的一维数组 DataFrame：相当于增强版的二维数组 pandas最大的优势在于处理表格类数据，如果数据维度超过二维，一般我们会使用另一个 python的库 numpy。 本篇主要介绍这两种核心数据结构的创建方式。 1 ......
Pandas内置函数方法
1.导入数据： pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_ob ......
python3 pandas
Pandas 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com) 1、介绍 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 2、Series类 这是一 ......
Pandas 百题大冲关-基础部分
1、查看版本信息：print(pd.__version__) Series 基本操作 1、创建Series的3种方式，1）列表 2）ndarray 3）字典 2、修改 Series 索引：s1.index=['A','B','C','D','E'] 3、Series 纵向拼接：s4 = s3.app ......
修改Pandas数据表的列名
一、修改列名 1. 全部修改 直接以属性赋值的方式，一次将全部的列名进行重新定义 data.columns = ['city','name','post','pay','request','number'] df.columns的附加用法 df.columns = df.columns.str.st ......
pandas
Table of Contents 1 Set-up2 Intro3 Pandas Data Structures - 2 Types3.1 Series3.2 DataFrame3.3 Series VS DataFrame4 Dropping5 Sort & Rank6 I/O6.1 CSV6. ......
Python+Pandas批量合并大量excel文件
requirments.txt et-xmlfile==1.1.0 numpy==1.24.3 openpyxl==3.1.2 pandas==2.0.1 python-dateutil==2.8.2 pytz==2023.3 six==1.16.0 tzdata==2023.3 main.py i ......
Python教程：pandas读写txt文件——DataFrame和Series
大家用pandas一般都是读写csv文件或者tsv文件，读写txt文件时一般就with open了，其实pandas数据类型操作起来更加方便，还是建议全用pandas这一套。 读txt文件代码如下，主要是设置正则表达式的分隔符（sep参数），和列名取消（header参数），以及不需要列索引（inde ......
交互式数据分析和处理新方法：pandas-ai =Pandas + ChatGPT
Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(Series和DataFrame)。 在人工智能领域，Pandas经常用于机器学习和深度学习过程的预处理步骤。Pandas通过提供 ......
matplotlib和pandas绘图乱码问题
1. 前言 在使用matplotlib绘图时，不可避免的会碰到中文乱码的问题，pandans绘图底层依旧使用的是matplotlib。而网上大部分解决办法无非就两种，这里再介绍一种导入自定义字体的方式。 2. 解决办法 字体文件可以再Windows机器上找，目录：C:\Windows\Fonts （ ......
【pandas基础】--数据读取
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1 ......
python pandas 生成excle
首先需要导包 需要两个包 分别是pandas和openpyxl pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com pandas pip install openpyxl 创建Python ......
pandas drop、loc和iloc函数对数据框进行操作
pandas.DataFrame.drop—从行或列中删除指定的标签 参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html 语法格式 DataFrame.drop(labels ......
关于如何使用pandas将不同的数据写入到同一个Excel的不同Sheet表中
笔者在之前使用python将数据写入到Excel表格中，一般都只需要写入一张Sheet表中就可以了 因最近一个小的需求，需要将不同的大列表数据写入到不同的Sheet表中 这样，再使用之前的 pandas.DataFrame(content_list)，然后.to_excel("./xxxxx.xls ......
关于pandas.ExcelWriter()对象在执行.save()时报错FutureWarning: save is not part of the public API
有时使用pandas将多份数据，写入到Excel中不同的Sheet，可能会用到pandas.ExcelWriter("xxxx.xlsx")对象 这样在结束时，就会对对象进行.save()和close()，当然这也是从大部分网站上看到的使用方法 但是笔者在实际使用过程中，按这个过程，遇到报错： Fu ......
Pandas
Series结构 Series结构，也称Series序列，是Pandas常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值具有对应关系。 标签不必是唯一的，但必须是可哈希类型（即不可变类型，如python中的整形、字符串、数值、浮点）。该对象 ......
【pandas基础】--概述
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。 ......
SQLite vs Pandas
Analysis details For the analysis, we ran the six tasks 10 times each, for 5 different sample sizes, for each of 3 programs: pandas, sqlite, and memor ......
pandas 常见函数的使用
Pandas 的使用 **介绍:**pandas 是 python 语言的的一个关于数据分析的扩展库；pandas 可以对各种数据进行操作, pandas 依赖于 numpy ，在常规的数据分析中，pandas 的使用范围是最宽广的; 参考文章:https://www.runoob.com/pand ......
「CF1188E」Problem from Red Panda
题目 点这里看题目。 给定一个长度为 $k$ 的非负整数序列 $a$。 你可以对于 $a$ 做如下操作任意次： 选定 $1\le j\le k$，满足除了 $a_j$ 外 $a$ 中其它数都为正。 而后，令 $a_j$ 加上 $k-1$，令除了 $a_j$ 外 $a$ 中其它数减去 $-1$。 （这 ......
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件，然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......
Python pandas 保存Excel自动调整列宽的方法及示例代码
方法1. 用pd.ExcelWriter 和 worksheet.set_column 需要安装xlsxwriter 方法2：使用StyleFrame自动调整 from styleframe import StyleFrame import pandas as pd columns = ['aaaa ......
python 快速替换csv数据集字符串列表中的表情符号为空，asyncio，re，pandas
传统的字符串列表替换字符串使用遍历非常慢 比如下面这段代码，如果处理几十万或上百万的数据集时，会非常的慢，几小时几天都可能 import re p = re.compile(u'['u'\U0001F300-\U0001F64F' u'\U0001F680-\U0001F6FF' u'\u2600- ......
pandas筛选出某列中含有特定文本内容的所在行
1、所在行内容是单一的或者是标量 df_fintech = df_text[df_text['业务一级分类']=="金融科技"] 2、所在行内容是割裂的 先转成str格式再用contains筛选 df_fintech = df_text[df_text['业务一级分类'].str.contains( ......
pandas.DataFrame.loc和pandas.DataFrame.iloc比较
pandas.DataFrame.loc 通过标签或布尔数组访问一组行和列。 代码示例 import pandas as pd import numpy as np #利用列表创建DataFrame data = [[3,"negative",2],[4,"negative",6],[11,"pos ......