df.eval('target=A+B',inplace=True)
原创
2023-05-18 17:06:43
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本文主要介绍series及dataframe对齐运算，使用 add, sub, div, mul 的同时，通过 fill_value 指定填充值，未对齐的数据将和填充值做运算。
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2019-10-16 23:26:17
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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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df =df.drop(columns=['A','B'])
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2023-05-18 17:08:20
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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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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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# Python 两列运算
Python 是一种高级编程语言，它因其简洁、易读和强大的功能而备受开发者青睐。在 Python 中，我们可以对数组、列表、数据框等数据结构进行各种运算操作。本文将重点介绍 Python 中进行两列运算的方法，并通过代码示例帮助读者更好地理解和应用。
## 两列运算的概念
在 Python 中，进行两列运算意味着对两个列（数组、列表、数据框等）中的元素进行相应的运
原创
2024-04-21 05:28:17
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一、步骤分析总的来说，要实现烟花秀的效果，需要以下几个步骤：1.1、创建一个类，包含烟花各项粒子的轨迹的操作 1.2、创建一个类，包含烟花轨迹的各项操作 1.3、创建一个类，包含烟花相关的操作 1.4、在主函数文件中创建一个窗体 1.5、在窗体上绘制烟花及文字二、步骤实现2.1、前期准备在前期我们需要将编程需要的素材准备好。这里编程平台使用的是pycharm，用到的pygame、sys、rando
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
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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本篇详细说明merge的应用，join 和concat的拼接方法的与之相似。pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'),
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2023-09-14 15:12:42
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练习1-开始了解你的数据探索Chipotle快餐数据相应数据集：chipotle.tsv import pandas as pd
chipo=pd.read_csv("exercise_data/chipotle.tsv",sep='t')
chipo.head(5) chipo.shape[0] #查看有多少行
4622
chipo.shape[1] #查看有多少列
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2023-10-09 21:44:29
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1 算术运算【知道】 add(other) sub(other) data['open'].add(1) 2 逻辑运算【知道】 2.1 逻辑运算符号 data["open"] > 23 # 逻辑判断的结果可以作为筛选的依据 data[data["open"] > 23].head() #完成多个逻辑 ...
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2021-09-10 17:23:00
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在把数据读入Python运行环境后，很多时候我们并不能直接对数据进行进一步的分析，而是要对数据进行必要的整理和清洗，使数据形态更加符合我们的分析需求。今天我们就先来看一下数据的行列筛选。首先我们调用Pandas程序包，把目标EXCEL文件读进来赋值给data并查看以下数据是否正常读入。import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.x
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2024-02-02 08:10:27
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算产生新的对象df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).res...
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2023-02-21 09:02:02
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在pandas中，dataframe可以使用以下多种方法添加列：直接赋值法如果要添加的列是一个常量值或者可广播的序列，可以直接通过索引赋值的方式添加新列。示例如下：import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 添加一个全为7的新列C
df
df = df.groupby("part_id").agg(['max','min'])
原创
2023-05-18 17:24:29
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在数据分析和处理中，Pandas库是Python中最常用的工具之一，特别是处理结构化数据时。DataFrame作为Pandas中的核心数据结构，提供了丰富的功能来操作和处理数据。本文将深入探讨如何使用Python Pandas遍历DataFrame的列，介绍不同的方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些功能。引言：DataFrame和列遍历的重要性DataFrame是Pandas中用于处理表格数据
原创
2024-06-24 16:13:26
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基本操作更改dataFrame中的某一列的类型.astype()方法import pandas as pd
df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64)更改Series中的类型,同样使用.astype()
在读取的时候更改pd.read_csv("data", dtype = {"colname" : float})删除pandas DataFrame的某一/几列： 方
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2024-01-03 15:24:30
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需求，在实际工作中，需要对比两个表格的数据，但是A表格的行和B表格的列做对比，但是由于环境的限制，不能用sql去进行列转行操作，就利用pandas进行一个简单的列转行（没有复合表头）。这种没有多个sheet情况，多个sheet的情况需要切换到需要的sheet内。首先下载 pandas, pip install pandas 然后下载openpyxl, pip install openpy
原创
2023-04-23 17:51:18
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