# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd IO = "ABC.xlsx" df = pd.DataFrame(pd.read_excel(io=IO, sheet_name="翻译列表")) for index, row in df.iterrows() ...
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2021-09-06 16:27:00
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# 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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pandas和fit_generator配合使用时，不想将数据全部读入内存，因为实际上也读入不了，数据量太大了。以下是如何按batch_size大小读取： 1、准备数据： 1 a = pd.DataFrame(a) 2 a = [ 3 [1, 1, 1, 1], 4 [2, 2, 2, 2], 5
原创
2021-05-26 21:52:17
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2.with open的方式
原创
2022-07-17 00:36:34
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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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在Python中，你可以使用pandas和openpyxl库来读取Excel文件中的可见行，同时剔除隐藏行和未筛选行。以下是一个示例代码¹：import openpyxl
import pandas as pd
import xlrd
from pandas import DataFrame
with pd.ExcelFile(file_path) as xl:
sheets = []
原创
2023-10-18 11:27:04
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1. 导库import pandas as pd2. 读取excel文件这里要注意的就是第二个参数header如果不设置,pandas会默认把excel的第一行当作columns，header=None的时候pandas会为我们新生成从0开始的数字做columns， 我们可以通过header=1把第二行当作columns;第三个参数index_col是表示用哪一列做index的，如果不设置的话，p
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2023-10-26 15:51:17
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>>> f = open('nihao')
>>> for line in f:
... print line
...
fjdkfj
fdjkfj
fdjkfj
ddd
ddd
ddd
>>> f.close()
>>> f = open('nihao')
>>> for line in f
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2023-05-30 19:01:06
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创建df：>>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))
>>> df
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12
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2023-11-10 20:57:00
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曾经在处理有关地铁人员数据的时候，遇到过两种格式的数据，当时确实把我给难住了。虽然最后解决了，但是方法不够优雅，一个是借助SQL来曲线救国，一个是使用纯Python逻辑。但是pandas作为一个非常优秀的第三方库，肯定提供了相应的解决方案，只不过当时在解决之后就没有之后了。然鹅最近这样的数据又碰到了，所以下定决心一定要使用pandas提供的方式解决，最后经过努力总算找到了解决的办法。先来看看当时是
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2023-08-27 18:44:50
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在python的DataFrame中，因为数据中可以有多个行和列。而且每行代表一个数据样本，我们可以将DataFrame看作数据表，那你知道如何按照数据表中的行遍历吗？本文介绍python中按行遍历Dataframe的三种方法：1、iterrows()方法；2、itertuples()方法；3、iteritems()方法。1、iterrows()方法按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(i
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2023-06-04 18:54:40
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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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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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爬下来的数据就可以进行数据清洗啦！首先确定需要处理的字段。因为后续准备做回归，所以我的变量设置是这样的：清洗前的数据如下所示： 结合模型的变量、数据的字段，可以总结出数据清洗阶段需要完成的任务：house_address中的区级行政区、街道和小区通过连字符连接，需要将其拆分house_rental_area中的面积是字符串格式，需要删掉面积符号再将其转换为数字格式house_layout
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2023-12-14 22:22:44
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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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# Python 行读取的实现
## 一、整体流程
为了帮助小白实现 Python 行读取，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开文件 |
| 2 | 逐行读取文件内容 |
| 3 | 处理每一行的数据 |
| 4 | 关闭文件 |
接下来，我们将详细介绍每一步需要做什么，以及所需使用的代码。
## 二、逐行读取文件内容
原创
2023-09-24 19:35:39
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什么是 Python Pandas？创建了一个名为 Pandas 的 Python 库来分析和操作各种数据，包括时间序列、表格数据和多种数据集。pandas 可以处理各种格式的数据集，包括关系数据库表、Excel 文件、XML 文件、逗号分隔值 （CSV） 文件和 JavaScript 对象表示法 （JSON） 文件。Pandas 由 Wes McKinney 于 2008 年
如果您使用 Python 和 Pandas 进行数据分析，那么很快就会接触到循环。 然而，即使对于较小的 DataFames 来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的 DataFrames 来说，可能需要很长的时间。 当你第一次等待超过半个小时来执行代码时，那么本文是你所需要的。标准循环Datatrames 是 pandas 对象，具有行和列。 如果使用循环，您将遍
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2024-01-08 20:33:51
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