pandas基本操作介绍一种新的数据格式，csv纯文本，使用某个字符集，比如ASCII、Unicode等；由记录组成，典型的是每行一条记录；每条记录被分隔符分隔为字段；每条记录都有同样的字段序列。1.读取csv文件：df = pd.read_csv(r"C:\Users\liujie\Desktop\成绩表.csv")
print(df)成绩表先在桌面上创建一下，保存时记得选择所有文件格式，编码格
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2023-08-28 11:36:03
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df.columns.values<class 'numpy.ndarray'>
原创
2023-12-08 15:14:43
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# Python 数据分析：如何设置 Pandas DataFrame 的列名
在数据科学和数据分析的领域，Python 的 Pandas 库是一个不可或缺的工具。它提供了便捷的数据处理和分析功能。而在数据处理的过程中，设置 DataFrame 的列名是一个常见的需求。在本文中，我们将深入探讨如何在 Pandas 中设置 DataFrame 的列名，并通过示例代码讲解具体的操作步骤。
## P
## Python中的DataFrame列数量
在Python的数据分析库中，最常用的是Pandas库。Pandas库提供了一个非常强大的数据结构，即DataFrame。DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格。它可以容纳不同类型的数据，并且可以用来处理和分析数据。
在进行数据分析的过程中，经常需要统计和处理 DataFrame 的列数量。本文将介绍如何使用Py
原创
2023-08-25 14:31:05
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## Python中将DataFrame的两列转换为字典的方法
### 1. 引言
在数据分析和处理中，经常需要将DataFrame中的某两列转换为字典形式，以进行后续的操作。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析数据。本文将介绍如何将DataFrame中的两列转换为字典，并提供相应的代码示例。
### 2. DataFrame简介
DataF
原创
2023-11-28 13:59:00
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前言： DataFrame是一个表格型的数据结构，既有行索引 index也有列索引columns，创建DataFrame的基本方法为df = pd.DataFrame(data, index=index,columns=columns)，其中data参数的数据类型可以支持由列表、一维ndarray或Series组成的字典、字典组成的字典、二维ndarray等。如下图所示，基本上可以把DataFra
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2023-11-06 13:53:12
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引言DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构。简单理解是类似于 Excel 、 SQL 表的结构。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：一维 ndarray、列表、字典、Series 字典二维 numpy.ndarray结构多维数组或记录多维数组SeriesDataFrame构建 DataFrame
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2023-09-22 20:37:52
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最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如：import pandas as pd
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2024-03-05 16:34:17
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df.columns = df.iloc[0]
series的name(即此处的df.iloc[0].name)会成为columns的name
会导致df.columns.name = 0
如果想避免
df.columns = df.iloc[0].valuesseries=df.iloc[0]的index是原来df的columns
series=df.iloc[0]的name才是原来df
原创
2023-12-26 10:52:21
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# Python将DataFrame的列作为第一行
在数据分析和处理中，我们经常会遇到需要将DataFrame的列作为第一行的情况。这种操作可以方便地将数据进行转置，以便于后续的处理和分析。在Python中，我们可以使用pandas库来实现这个功能。
## pandas库简介
pandas是一个开源的数据分析和处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。其中最重要的数据结构是Dat
原创
2023-10-06 11:26:19
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DataFrame介绍 columns，横行跟前面的Series一样，称之为
index，也就是说可以通过columns和index来确定一个主句的位置。
>>> import pandas as
pd
>>> from pandas import
Series
,
DataFrame
>>> data =
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2023-10-15 15:35:44
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第一步：导入本地的目标数据集使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。 第二步：截取出需要进行标准化处理的列第三步：进行数据标准
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2023-06-26 15:18:56
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sort_value sort_values，按照某一列的大小进行排序，（沿任一轴的值排序） DataFrame.sort_values（by，axis = 0，ascending = True，inplace = False，kind = ' quicksort '，na_position = ' ...
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2021-08-26 14:46:00
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A common, standard SQL way of doing this is:UPDATE dest_table t1SETfield1 = (select field1 from src_table t2 where t2.pk = t1.pk),field2 = (select field2 from src_table t2 where t2.pk = t1.pk),...etc.WHERE EXISTS (select 1 from src_table t2 where t2.pk = t1.pk)If you are using Firebird 2, you can us
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2011-11-04 20:56:00
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读取行数和列数及行列索引 1 row_num = len(df.index.values) 2 3 col_num = len(df.columns.values) row_indexs = df.index.values col_indexs = df.columns.values 读取指定的单行
原创
2022-09-05 15:50:39
2911阅读
错误描述：These columns don't currently have unique values.Content deployment job 'job name' failed.The exception thrown was 'System.ArgumentException' :...
原创
2021-07-24 13:39:13
148阅读
抽空练习一下python pandas，梳理一下日常使用和接触到的。首先定义一个报表，简单一点便于进行练习。1 . 读取excel，获取某列值import pandas as pd
df = pd.read_excel('./excel/hh.xlsx')
print(df.head(0)) #输出索引项
# 输出结果
Empty DataFrame
Columns: [姓名, 证件号, 消费
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2023-12-02 15:07:05
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在上篇文章Excel批量制作工资条《Excel批量制作工资条》中使用了列号函数COLUMN，今天来介绍行号函数ROW和列号函数COLUMN。行号函数ROW（1）行号函数ROW的格式=ROW（参照区域）“参照区域”为需要得到其行号的单元格或单元格区域，如果省略，则假定是对函数 ROW 所在单元格的引用。（2）行号函数ROW的常见应用可以返回单元格所在的行号，如下图。可以用于生成行序号等，公式写为“=
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2023-05-26 10:48:30
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获取行名：df.index.values 获取列名：df.columns.values
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2023-10-12 09:32:33
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>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('data/table.csv')
>>> df.head()
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2024-05-06 13:04:56
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