Pandas中有不少操作与索引相关，非常有必要缕清它们之间的区别与联系，方便记忆与使用。1. set_index顾名思义，设置索引。可以为列表形式，设置多重索引。常用关键字是inplace和append。2. reset_index官方文档是这样介绍该函数的功能的，As a convenience, there is a new function on DataFrame called res
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2022-04-25 13:04:12
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python中使用了pandas的一些操作，特此记录下来： 生成DataFrame 得到结果为： 按照逗号分隔并拼接 得到结果为： 筛选符合条件的行 得到结果为： 筛选不符合条件的行 import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'v_id': ["v_1",
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2022-08-10 17:32:50
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由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。
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2018-09-13 16:14:00
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import pandas as pdpersons = pd.DataFrame({ 'Name':['Rosaline Franklin','William Gosset'], 'Occupation':['Chemist','Statistician'], 'Born':['1920-07-25','1876-06-13'],
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2022-09-14 21:17:00
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1. 多重 sheet
Using Pandas to pd.read_excel() for multiple worksheets of the same workbook
pd.read_excel() ⇒ 将 excel 的第一个 sheet 读取到 DataFrame
使用 ExcelFile 对象：
xls = pd.ExcelFile('excel_file_path.xls
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2018-04-26 21:54:00
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Pandas操作excel1.按照日期列的月份进行分组import pandas as pdif __name__ == '__main__': df = pd.read_excel("./source/图表版数据.xlsx", sheet_name='客户订单') print(df.head(5)) res = df.groupby(['产品', df['订货日期'].dt.month]).sum() print(res) # df_num_of_proje
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2022-03-23 09:53:27
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说到excel表格中的数据处理，就不得不提到pandas模块。这里简单分享一下pandas模块的基础操作。这里表格文件的数据类型以xlsx
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2022-07-13 18:14:54
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import pandas as pd1、定义一个字典data = {'sales_volume': [100, 123, 446, 233, 456], 'month': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月'] , 'product_id': ['1112', '1113', '1114','1115','1116'],
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2017-06-20 17:45:10
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test = pd.read_csv('test.csv'，usecols=[0,1,2])#读取指定列#读取前10行print(test.head(10))
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2023-05-18 17:13:33
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Pandas操作入门索引创建&增加方法一：import pandas as pddf=pd.read_excel('text.xlsx',index_col='name')print(df)方法二：import pandas as pddf=pd.read_excel('text.xlsx')df=df.set_index('name')print(df)多层索引import pandas as pddf=pd.read_excel('text.xlsx')df
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2022-03-19 10:36:37
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1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创建一个Data
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2023-06-21 14:59:43
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pandas切片操作 一、总结 一句话总结： pandas中的方法可以接在切片的数据之后 为某一列的特定的数据赋值：data[data["v"]<5] = 5 统计指定的多列的平均值：print(data.loc[:,["v","w"]].mean()) 统计某一列中某个数的出现次数：data[da
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2020-10-27 05:03:00
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Pandas操作入门索引创建&增加方法一：import pandas as pddf=pd.read
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2021-12-10 13:41:45
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安装 pip3 install pandas pip3 install openpyxl 创建数据表和文件 此时在指定目录中生成一个xlsx文件 打开后 第一列是pandas自动产生的索引列 自定义索引列 读取文件 【可以连续使用这条语句，但是后面的会覆盖掉前面的数据】 返回工作簿中的所有表格 返回
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2022-02-28 15:38:04
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