# 选取等于某些值的行记录df.loc[df['column_name'] == some_value]# 选取某列是否是某一类型的数值df.loc[df['column_na
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2023-05-18 17:08:05
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python中数据处理是比较方便的，经常用的就是读写文件，提取数据等，本博客主要介绍其中的一些用法。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。一、pandas读取csv文件数据处理过程中csv文件用的比较多。import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Z
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2023-07-29 20:51:23
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导入import pandas as pd若使用的是Anaconda集成包则可直接使用，否则可能需要下载：pip install pandas读取表格并得到表格行列信息df=pd.read_excel('test.xlsx')
height,width = df.shape
print(height,width,type(df))表格如下： 得到如下输出，为一个4行5列的数据块，为DataFram
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2024-01-28 06:20:14
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此文总结如何使用 pandas 读取 csv 文件的指定行、列或元素。Last Modified Date: 2022 / 6 / 17 Python | Pandas | csv 选定指定列、行、元素示例数据列指定标签单列行参考链接 示例数据参考1，使用 pandas 读取 csv 示例数据：data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=N
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2023-05-31 13:40:15
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由于有些csv文件, 例如通过opencsv export出来的csv,
原创
2022-09-10 07:20:14
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间隔N行，读取某列数据 import pandas as pd def read_vertical(sheet_name, col_idx, gap): """ 竖着读数据， :param :param
原创
2023-11-23 10:17:01
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注意csv文件必须是utf-8，如果不是，先转换文件格式。（有前面utf-8） import numpy as npimport pandas as pddata_csv = pd.read_table('c:\\2.csv',sep=',')print("data_csv:")print(data_csv) 传统读取csv文件方法 import csvcsvFile = open("c:\\1.
原创
2022-08-09 19:32:14
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根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据，一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据，但是却一直存在着。原来的数据如下：GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,,2,
原创
2022-03-11 14:15:31
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根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据，一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据，但是却一直存在着。原来的数据如下：GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,,2,
原创
2021-07-08 14:01:29
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python pandas读取excel时动态确定标题行所在行数，动态跳过标题前空白行
利用python对excel或者csv文件进行批量操作时，除了使用xlrd库或者xlwt库进行表格的操作读与写，还可以使用pandas库进行类似的操作，而且一些情况下pandas操作更加简介方便。
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进
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2024-04-02 00:00:45
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1、读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。2、转换为DF，赋值columns，index，修改添加数据，取行列索引data = {'省份': ['北京', '上海', '广州',
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2023-11-28 21:15:40
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之前写的替换都是整个值，也即是说如果被替换值='asdfg'，之前的只有值等于='asdfg'，才可以被替换，但是我们很多时候是值想替换局部的，比如说‘深圳地区’，替换为‘深圳市’，那么就得先str,代码如下：main_copy['city']=main_copy['city'].str.replace('地区','市')======================================
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2023-05-26 19:23:56
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要使用Pandas将文本文件读取为多列数据，你可以使用pandas.read_csv()函数，并通过指定适当的分隔符来确保正确解析文件中的数据并将其分隔到多个列中。
原创
2024-06-03 10:43:47
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trans_idtrans_cdtrans_typetrans_amttrans_class3354091 95.03消费3364091 15.54消费-代扣缴费3374092预借现金92.31 3384092预借现金23.39 3394093 101.17 340403 59.17 3414100消费12.3消费34
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2018-11-24 15:11:00
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df =df.drop(columns=['A','B'])
原创
2023-05-18 17:08:20
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Series 常用属性和方法表格数据中的每一行或者每一列的数据结构都是Series, 它可以看成一维的表格数据, 它可以属于DataFrame的一部分也可以作为独立的数据结构存在
获取数据的值, 使用 values方法获取索引的值, 使用 index 方法获取每对索引的值, 使用 items 方法values、index、items返回的对象分别是List、Index、Zip类型的数据，为了
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2023-11-27 14:27:33
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一、读取文件Pandas的主业是数据分析。因此，从外部文件读/写数据是Pandas的重要功能。Pandas提供了多种API函数用于支持多种类型数据（如CSV、Excel、SQL等）的读写，其中常用的函数如下表所示。文件类型读取函数写入函数xls/xlsxread_excelto_excelCSVread_csvto_csvSQLread_sqlto_sqlJSONread_jsonto_jsonH
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2023-11-07 13:00:53
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from collections import defaultdict import json from pathlib import Path DATA = "6.28" dd = defaultdict(li
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2020-06-28 20:01:00
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#! -*- coding utf-8 -*- """ 模块功能：读取当前文件夹下的Source里的Excel文件，显示其相关信息 说明：默认把Excel的第一行当做列名，数据的第1行是从Excel的第2行开始 这里获取的最大行是Excel的最大行减去作为列名的第1行 """ import pand
原创
2022-05-31 09:28:40
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一，说明pandas在1.0之前支持分块，之后的，我并没有找到。read_excel整体将excel加载到内存，可能出现性能问题，还未找到替代方案
pandas支持xlsx,xls文件二，代码1，返回结果格式example_excel_json = {
"sheet_name1": [
{"SkuId": "12345", "Name": "Product A"},
原创
2024-07-30 15:23:13
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