我们常有这样一个需求，把一列的值分割扩展为多行>>>x = pd.DataFrame({1:range(4)
原创
2022-12-04 08:09:59
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14_Pandas.DataFrame行和列的转置如果要交换（转置）pandas.DataFrame的行和列，使用T属性或transpose（）方法。这两种方法都不会保留原始对象不变，也不会返回交换了行和列（转置）的新对象。请注意，根据每一列的数据类型dtype，将生成视图而不是副本，并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。pandas.DataFrame.T可以使用T属性获得转置的p
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2023-09-30 09:23:03
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posD.head(15)idhourlabelPo05959412079200.02715959412079202.01925959412079204.02235959412079205.01945959412079206.02155959412079208.020659594120792010.032759594120792012.030859594120792014.035959594120
原创
2022-01-02 14:56:55
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将 Excel 多列转多行, 两层循环, 下标取值, 类似指针在 二维数组的移动, 核心就是循环, 和索引
原创
2022-08-22 13:45:06
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# In[1] import pandas as pd import numpy as np import json import os import re # In[2] # !pwd os.chdir('./root/FAQ/') # In[2] with open('./data/all_da
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2021-02-05 00:09:00
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list_test = list(range(3))
df_test = pd.DataFrame([list_test, list_test]).astype(str)
df_test[2] = df_test[1] + 'a' + df_test[2]
df_test
原创
2023-10-10 16:04:35
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52_Pandas处理日期和时间列（字符串转换、日期提取等）将解释如何操作表示 pandas.DataFrame 的日期和时间（日期和时间）的列。字符串与 datetime64[ns] 类型的相互转换，将日期和时间提取为数字的方法等。以下内容进行说明。将字符串转换为 datetime64[ns] 类型（时间戳类型）：to_datetime()时间戳类型属性/方法使用 dt 访问器批量处理整个列提取
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2024-04-20 19:33:59
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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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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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df =df.drop(columns=['A','B'])
原创
2023-05-18 17:08:20
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pandas文本操作1.常用文本操作1.1 文本替换1.2 特定字符串提取1.3 分割与拼接参考 1.常用文本操作个人觉得文本操作有三种，匹配替换，匹配提取，分隔，拼接。下面依次分析。1.1 文本替换这里指将字符串某个模式的内容，替换为指定内容的过程。比如将字母替换为※号。在进行替换时，需要对python的正则表达式有一定了解。定义：正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串
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2024-03-11 13:52:15
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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
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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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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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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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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取行和列的几种常用方式：data[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。data.列名： 只用于取单列，不能用于行。data[ i:j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。data.loc[行名,列名]： 用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。data.iloc[行下标,列下标]： 用对象的.iloc[]方法实现各种取数
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2023-08-09 20:32:42
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