1、读取csvimport pandas as pd
df = pd.read_csv('路径/py.csv')2、取行号index_num = df.index举个例子：import pandas as pd
df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')
index_num = df.index
print(index_num)
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2023-11-02 10:15:14
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# Python 行数查看工具的科普
在 Python 编程中，代码的复杂性和项目的规模可能会导致代码量逐渐增长。为了更好地管理和维护代码，了解代码行数是非常有用的。本文将介绍如何在 Python 中查看代码行数，并提供相关代码示例。
## 为什么要查看代码行数？
查看代码行数可以帮助我们评估项目的复杂度，了解代码的规模，以及识别可能存在的技术债务。例如，某个文件的代码行数过多，可能意味着该
原创
2024-09-17 07:17:33
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自己动手实现一个代码统计工具导入所需的库这个程序需要用到的库有：os，time这两个库都是 Python 自带的，所以我们直接 import 就行1 importos2 import time现在我们已经导入要使用的库了，可以直接写代码了定义要读取的文件地址首先，我们定义一个路径吧，因为要读取文件统计代码行数嘛1 #指定读取的路径
2 base_dir = './'
3
4 #定义一个文件列表
5
# Python查看行数教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python查看行数教程
section 了解文件路径
section 打开文件
section 计算行数
section 输出行数
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解文件路径 |
原创
2024-04-20 06:50:33
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# In[1] import os path = '/home/zjdou/jupyter/root/Smart-Writing/TextClassification/DATA' os.chdir(path) print(os.getcwd()) # In[2] import pandas as p ...
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2021-09-02 22:11:00
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## 用Python查看文件行数
在日常的编程中，我们经常会遇到需要统计文件中有多少行的情况。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，提供了多种方法来查看文件的行数。本文将为您介绍一些常用的方法，并提供相应的代码示例。
### 方法一：使用readlines()
在Python中，可以使用`readlines()`方法读取文件的所有行，然后通过计算行数来获取文件的行数。
```p
原创
2023-08-24 09:54:49
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# Python 查看txt行数的实现方法
## 引言
在Python中，我们可以使用简单的代码来实现查看txt文件的行数。这对于处理大量文本文件、进行数据处理和分析等任务非常有帮助。本文将指导一位刚入行的小白如何实现“Python 查看txt行数”的功能。
## 整体流程
下面是该功能的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开txt文件 |
| 2
原创
2023-11-07 11:51:42
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index=df.indexdata = df.loc[index,:]
原创
2023-05-18 17:05:56
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一、前言代码行数统计主要用来统计项目中的所有文件的代码行数，其中包括空行、注释行、代码行，可以指定过滤拓展名，比如只想统计.cpp的文件，也可以指定文件或者指定目录进行统计。写完这个工具第一件事情就是统计了一下自己写过的最大的项目大概多少行代码，看下是不是传说中的一行代码一块钱，这个最大的项目从2010年开始的，到现在差不多快10年了，是自己在现在公司写过的最大的项目，一直在升级更新
# 使用 Python 查看 Pandas DataFrame 行数的完整指南
在数据分析的过程中，了解数据的基本信息是非常重要的，尤其是行数。这可以帮助你快速了解数据的规模，以及在处理数据时制定相应的策略。在本文中，我们将讲述如何使用 Python 的 Pandas 库来查看 DataFrame 的行数。我们将通过一系列步骤，详细讲解每一步的必要性及其代码实现。最终，你将能够独立完成这项任务。
# Python 查看数据行数的几种方法
在数据分析和处理过程中，不论是对于 CSV 文件、Excel 表格还是数据库，我们常常会需要获取数据的行数。这不仅帮助我们了解数据的规模，也能够在我们进行数据预处理时提供一些参考。本文将探讨几种常用的 Python 方法来查看数据行数，并给出对应的代码示例。
## 1. 使用 Pandas 读取 CSV 文件
Pandas 是 Python 中一个非
原创
2024-10-18 08:46:28
158阅读
Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库。它提供高度优化的性能，后端源代码完全用C或Python编写。
原创
2022-09-18 00:30:11
151阅读
通过上述步骤，我们已经对电子商务客户数据集进行了数据预处理，涵盖了数据的导入、查看、缺失值处理、数据格式转换、重复值删除、数据标准化以及数据导出。通过这个案例，学生可以理解数据预处理的关键步骤和技巧，为后续的数据分析和建模做好准备。
1.数据读取import pandas as pdimport numpy as npimport
原创
2022-08-01 20:37:07
278阅读
根据您的需求，我将提供一个使用Python和Pandas进行数据对比的完整解决方案。以下步骤将帮助您快速对比两个表格的销售差异：整体思路：1.建立店铺编码映射表2.清洗和处理两个数据源3.按店铺+商品+日期聚合数据4.使用合并(merge)和差异计算进行对比5.输出差异报表解决方案代码：import pandas as pd
import numpy as np
from datetime imp
什么是数据清理？什么是脏数据？首先我们来看看什么是脏数据：脏数据是指不准确、不完整或不一致的数据脏数据的常见特征是：拼写或标点符号错误与字段关联的数据不正确不完整的数据过时的数据重复记录解决上述所有问题的过程称为数据清理或数据清理。通常数据清理过程有几个步骤：规范化 （可选）检测不良记录更正有问题的值删除不相关或不准确的数据生成报告（可选）在流程结束时，数据应为：完成最新的准确正确一致相关规范化基
excel是什么Microsoft Excel是一个使用非常广泛的电子表格程序。它的用户友好性和吸引人的功能使其成为数据科学中常用的工具。对于excel来说，整个excel文件称为工作簿，工作簿中的每个页称为工作表，工作表又由单元格组成。这是区别于csv格式的一个重要的特征，也就意味着excel文档的处理需要考虑工作表、行、列，才能准确实现数据操作。读取excel文件的方法主要有两种，一个方法是使
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2023-09-12 18:28:41
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目录：
数据表中的重复值
duplicated()
drop_duplicated()
数据表中的空值/缺失值
isnull()¬null()
dropna()
fillna()
数据间的空格
查看数据中的空格
去除数据中的空格
大小写转换
数据中的异常和极端值
replace()
更改数据格式
astype()
to_datetime()
数据分组
cut()
数据分
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2018-03-12 15:31:00
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写在前面批量处理 pandas.DataFrame 行列数据20200212，效率不怎么高代码实现方法1:
原创
2022-08-23 15:45:37
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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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