一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：12import numpy as npimport pandas as pd2、导入CSV或者xlsx文件：12df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用
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2024-01-17 22:36:51
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import pandas as pd df1 = pd.read_excel('777.xlsx') df2 = pd.read_excel('666.xlsx') df = pd.concat([df1, df2]) df.to_excel('999.xlsx') ...
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2021-10-21 11:04:00
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这里写目录标题一.基本概念二.内容1.创建文件A.创建空表格B.创建非空表格2.读取文件A.读取整个表格(1)读取有多个sheet的excel(2).title在首行(3)title不在首行-title之前的行为空-title之前的行非空-无title(4).已知index列B.读取某一行、列(1)读取整个行/列(2)读取部分行(筛选)3.生成行、列A.创建series-从directory转为s
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2023-12-04 20:13:52
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一.Pandas1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，主要用于数据处理（数据整理，操作，存储，读取等）2.http://pandas.pydata.org/3.pandas中的数据结构：Series一维数组，只允许存储相同的数据类型；Time- Series：以时间为索引的Series；DataFrame：二维的表格型数据结构
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2023-08-19 17:23:05
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Pandas 表格美化
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2021-12-29 15:26:55
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'''判断是否为空表格'''
# 根据长度
obj_.df4.shape[0]
# # 根据pd.isnull之和
# pd.isnull(obj_.df4).sum().sum()
# # 根据isna isnull之和
# obj_.df4.isna().sum().sum()参考文献Pandas的isna() vs isnull() vs numpy.isnan()有什么区别？https:/
原创
2023-04-10 11:02:33
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对表格而不是表格中的某列进行搜索 isin([])在某列中搜索 str.contains()
原创
2023-04-10 08:00:12
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pandas表格输出成图片https://zhuanlan.zhihu.com/p/519513138import os
os.chdir("D:data")
os.getcwd()
# 保存表格图片
import dataframe_image as dfi
dfi.export(
df_2_fail_wgz.loc[
:, ["预发货单号","客户编码","客户名称
原创
2023-06-05 16:14:59
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pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。本次介绍完整的图形可视化使用方法，包括基础和高级两部
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2024-07-01 15:01:44
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合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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问题1.一张excel表格，大概1万行，需要录入系统2.系统每次最多只能录入500行表格数据，一旦超过500行，就会录入失败3.需要把1万行的数据按照500行分割，形成20个表格，这样才能录入系统思路1.使用pandas得到总行数，比如10002行，分割表格的时候，要保留一行表头2.第一张表，是1500行，第二张表是5011000，以此类推3.最后一张表应该是100010002行，生成的表格数量是
原创
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2021-08-10 00:08:29
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如何使用 Python 抓取 Web 表为了使用 Python 轻松地从网页中提取表格，我们需要使用 Pandas。如果尚未安装 Pandas，请使用 pip 或 conda 进行安装。pip install pandas #or
conda install pandas从那里，我们可以使用以下命令导入库：import pandas as pd在此示例中，我们需要抓取世界人口维基百科文章中可用的数
原创
2024-02-26 10:41:54
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一、目录： 缩写和包导入 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看、检查数据 数据选取 数据清理 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 数据统计 二、概览 缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象s：任意的Pandas ...
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2021-08-10 12:18:00
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pandas里面的数据框也可以像excel那样做条件样式，并且给予一定的可视化能力，比如找出每行或者每列的最大值标红，低于平均值的数据标黑等等......对于数据科学家使用jupyternotebook处理数据是很方便可视化的。下面一起学习一下这些样式的实现。还是先导入包和读取案例数据import numpy as np
import pandas as pd
data = 'https://ww
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2024-08-01 00:13:48
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import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series from sqlalchemy import create_engine # 建立链接 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234 ...
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2021-07-23 17:20:00
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pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五...
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2019-12-02 15:08:00
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pands的一个实例：包括合并多个数据表，删除表中的重复项
原创
2023-09-15 21:40:54
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pandas向表格中循环写入多行数据 import pandas as pd def list_topic(total_num, str1): """ 生成多个主题 :param total_num: 总的主题数量 :param str1: 主题名称中的固定字母，如A1,A2,A3,A4.... :
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2020-02-12 07:31:00
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今天有人叫我把一个网页的所有的表格都提取出来，其实就是把所有的table标签都解析出来，我这
原创
2022-08-12 07:19:54
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上面的这些包可以在Jupyter Notebook中将dataframe转换为交互式表。Itables 和Qgrid比较轻量，可以让我们快速的查看数据，但是如果你想进行更多的操作，例如生成一些简单的可视化图表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一个很好的工具。作者：Chi Nguyen。
原创
2024-05-13 11:01:26
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