df = df.groupby("part_id").agg(['max','min'])
原创
2023-05-18 17:24:29
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使用pandas时，经常会对某行、某列、满足条件的数据进行统计计算。 以下总结了pandas数据选择的常见方法，包括loc、iloc等方法的使用。 首先读取数据：df = pd.read_excel('zpxx.xlsx')1、元素、索引、列名获取可以利用DataFrame的基础属性values、index、columns，分别获取元素、索引、列名print('获取元素：\n', df.value
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2023-10-08 09:33:21
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1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','
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2018-12-11 21:15:00
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pandas取dataframe特定行/列 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two' ...
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2021-06-16 23:32:00
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def my_test(a, b): return a + bdf['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['c1'], row['c2']), axis=1)
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2022-07-19 12:16:28
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在数据分析领域中，经常会遇到需要从数据集中取出多列数据的情况。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种方法来实现这一功能。本文将介绍如何使用Python来取多列数据，并给出代码示例。
### 使用pandas库取多列数据
在Python中，pandas库是数据分析和处理的利器。通过pandas库，我们可以轻松地对数据进行处理和分析。下面是一个简单的例子，演示如何使用pandas库从数据集
原创
2024-05-28 04:16:51
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有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函数，def f(x)，参数为实发工资。定义两个空list，循环分别插入取整、取余
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2023-07-10 17:26:24
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小易在工作中经常会遇到这样的需求：现在有两列数据，要在 A 列中找出 B 列中没有的记录，在 B 列中找出 A 列中没有的记录。现在和大家分享一下这个方法。 我们先用一个简单的例子看一下。现在有两列数据，可以是分别在不同的数据单(sheet)中。我们先来做个简单的眼力测验，看下面图中左侧，两列数据中不重复的部分把它找出来。 收起这个图片
展开这个图片
一、读取文件import pandas as pd
flie_path1 = 'xxx.xlsx'
flie_path2 = 'xxx.csv'
df = pd.read_excel(flie_path1,header=2) # 读取excel文件,header默认为0，为2则将第三行作为标题,flie_path文件路径
# df = pd.read_excel(flie_path1, sheet
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2023-11-13 10:58:33
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数据抽取DataFrame对象loc属性与iloc属性loc属性以列名(columns）和行名(index)作为参数.当只有一个参数时，默认是行名,即抽取整行数据,包括所有列。iloc属性以行和列位置索引(即:0,1,2…）作为参数,0表示第一行,1表示第2行，以此类推。当只有一个参数时，默认是行索引，即抽取整行数据.包括所有列。按行提取import pandas as pd
data = [[
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2023-12-13 22:05:39
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目录Pandas单级索引1. loc、iloc、[]操作符2. 布尔索引3 标量索引4 区间索引Pandas多级索引1 多层索引的创建2 多层索引切片3 多层索引的slice对象4 索引层交换索引设定常用索引型函数1 where()和mask()2 query()函数重复元素处理（duplicated和drop_duplicates）抽样函数(sample)上篇文章介绍了Pandas的基础操作
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2024-04-26 15:07:49
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posD.head(15)idhourlabelPo05959412079200.02715959412079202.01925959412079204.02235959412079205.01945959412079206.02155959412079208.020659594120792010.032759594120792012.030859594120792014.035959594120
原创
2022-01-02 14:56:55
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将 Excel 多列转多行, 两层循环, 下标取值, 类似指针在 二维数组的移动, 核心就是循环, 和索引
原创
2022-08-22 13:45:06
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【导语】Pandas库的名字来源于3种主要数据结构开头字母的缩写：Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。当数据高于二维时，一般却不用 Panel 表示，为什么呢？如果不用 Panel，又该怎么做呢？实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。原因是
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2024-03-25 10:43:59
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# 如何实现 Python DataFrame 取多列
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中使用 DataFrame 取多列的方法。DataFrame 是 pandas 库中最重要的数据结构之一，它类似于 Excel 中的表格，可以存储和处理数据。
## 流程步骤
下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
sequenceDiagram
原创
2024-02-26 07:15:11
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## 如何实现Python取Dataframe多列
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[导入pandas库] --> B[读取数据文件];
B --> C[选择需要的多列数据];
C --> D[输出多列数据];
```
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 读取数据文件
读
原创
2024-06-30 06:28:06
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## Python iloc取多列的实现流程
### 1. 确定数据源
首先，我们需要确定数据源是什么。通常情况下，我们使用的是Pandas库对数据进行处理和分析。Pandas库提供了一个叫做DataFrame的数据结构，它类似于Excel中的一个表格，包含了行和列。
### 2. 导入Pandas库
在开始之前，我们需要先导入Pandas库。
```python
import pandas
原创
2023-11-09 08:09:56
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## Python中DataFrame的多列操作
### 引言
在数据分析和数据处理过程中，我们经常需要对数据进行筛选和处理。而在Python中，pandas库提供了DataFrame的数据结构，可以方便地进行数据操作和处理。本文将介绍如何使用Python中的pandas库对DataFrame进行多列操作，包括列的筛选、重命名、合并等操作。
### DataFrame简介
DataFram
原创
2023-08-11 17:08:21
608阅读
if set([‘A’,‘B’]).issubset(df.columns):print(‘存在A,B’)
原创
2023-05-18 17:06:35
281阅读
如果熟悉sql，想要多列转换同时操作还可以试试 pandasql ,直接面向sql编程，缺点是有bug。
原创
2021-12-31 16:39:22
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