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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# 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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## Python取DataFrame的行数
在数据分析和处理过程中，经常需要获取DataFrame数据的行数。DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，类似于一个二维表格。本文将介绍如何使用Python获取DataFrame的行数，并提供相应的代码示例。
### 1. DataFrame简介
DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于一个二维表格，由行和列组成
原创
2023-12-25 09:02:27
117阅读
1.QTableWidget不能在mainwindow中随主窗口的大小变化？ 解决：在表格外部添加布局。 代码：tableWidget = new QTableWidget; tableWidget ->
index=df.indexdata = df.loc[index,:]
原创
2023-05-18 17:05:56
112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
1 基础架构：一条sql查询语句如何执行？分析一个最简单的查询mysql> select * from T where ID=10；MySQL基本架构示意图大体来说，mysql可以分为server层和存储引擎层Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖mysql的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
DataFrame.columns.values.tolist()
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2022-07-19 12:14:01
170阅读
## Python获得爬取HTML行数
在进行网络爬虫时，有时候我们需要知道爬取的HTML文档的行数。本文将介绍如何使用Python来获取爬取的HTML文档的行数，并提供相应的代码示例。
### 什么是HTML？
HTML（HyperText Markup Language）是一种用于创建网页的标准标记语言。它使用标签来定义网页中的各个元素和结构。当我们进行网络爬虫时，我们通常会从目标网页的
原创
2023-10-22 05:34:34
194阅读
## Python操作Word 取表格行数
在日常工作和学习中，我们常常需要处理Word文档。而对于Word文档中的表格数据，我们可能需要对其进行一些统计分析或者处理。这就需要我们使用Python来操作Word文档，并取得表格的行数。本文将介绍如何使用Python操作Word文档，通过示例代码演示如何取得表格的行数，并对其进行分析。
### 1. 准备工作
在使用Python操作Word文档
原创
2023-11-13 05:21:18
49阅读
# Python爬取银行数据的流程说明
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写爬虫来获取银行数据。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个任务。我们将使用以下步骤来实现目标：
1. 确定目标银行和数据源
2. 分析数据源的网站结构
3. 编写爬虫代码
4. 提取所需数据
5. 存储数据
6. 数据分析和可视化
让我们一起开始吧！
## 步骤一：确定目标银行和数据
原创
2023-11-06 07:18:22
583阅读
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
239阅读
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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
547阅读
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。上一篇文章当中我们介绍了Series的用法，也提到了Series相当于一个一维的数组，只是pandas为我们封装了许多方便好用的api。而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict，这样就将数据拼接成了二维的表格。并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接
原创
2020-12-04 20:17:08
485阅读
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了，今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库，它就是大名鼎鼎的Pandas。Pandas的全称是Python Data Analysis Library，是一种基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据，所以它支持许多复杂和高级的操作，可以认为是Numpy的加强版。它可以很方便地从一个csv
原创
2020-12-04 20:26:13
466阅读
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。上一篇文章当中我们介绍了Series的用法，也提到了Series相当于一个一维的数组，只是pandas为我们封装了许多方便好用的api。而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict，这样就将数据拼接成了二维的表格。并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接
原创
2021-04-30 18:06:34
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