# pandas默认依赖xlrd库，故先安装xlrdpip install xlrd# 安装Pandaspip install PandasPandas 语法 复制代码import Pandas as pd# 首先初始化，engine默认是xlrds = pd.ExcelFile(path_or_b ...
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2021-07-18 17:55:00
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# 这两个模块密不可分In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pdpandas有两个主
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2022-12-19 18:41:56
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https://blog.csdn.net/yiyele/article/details/80605909 一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：import numpy as npimport pandas as pd122、导入CSV或者xlsx ...
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2021-05-14 21:44:38
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该函数是从该列中随机抽取数据不排列。 数据集 代码: train=pd.read_csv('./1.csv') print(train['q'].sample(1)) 输出: 2 3Name: q, dtype: int64 2是索引号 3是值。 多抽取几个样本后 train=pd.read_csv ...
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2021-09-09 08:04:00
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###Numpy和Pandas ####Numpy科学计算 Numpy 是一个专门用于矩阵化运算、科学计算的开源Python ####Pandas数据分析 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数 pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据 ...
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2021-10-29 00:22:00
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s = pd.Series(range(5))0 01 12 23 34 4dtype: int64s.where(s >= 1, 10)大于等于1的值不动，小于1的值替换成100 101 12 23 34 4dtype: int64...
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2023-01-12 23:51:10
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1.创建二维数组的几种方法 方法1:通过列表创建 DataFrame对象里包含两个索引,行索引(0轴,axis=0),列索引(1轴,axis=1) import pandas as pd import numpy as np li = [ [1,2,3,4], [2,3,4,5] ] # DataF ...
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2021-08-24 17:12:00
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数据读写数据创建数据查看数据操作数据提取数据筛选数据统计操作数据表结构数据表合并数据读写 代码 作用 df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘input.csv’,header=1)) 读取csv df = pd.DataFrame(pd.read_excel(‘input.xlsx’)) 读取xlsx...
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2022-03-08 14:00:49
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Python3 pandas用法大全 一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： 2、导入CSV或者xlsx文件： （1）pandas.read_csv()参数整理: 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame，也支持文件的部分导入和选择迭代。 f
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2018-09-13 13:49:00
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pandas是一个强大的python库，一定程度上方便表格读写和数据的解析合并处理在这主要记录下日常经常使用的一些pandas方法和踩到的坑pandas安装&使用
pip install pandasimport pandas as pd1、pandas.read_csv('csv')读取.csv文件，输出DataFrame可指定读取列pandas.read_csv('csv', usec
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2023-06-21 16:29:08
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import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))p
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2023-01-04 18:02:41
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df = pd.DataFrame({'Animal' : ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], 'Max Speed' : [380., 370., 24., 26.]})df.groupby(['Animal']).mean() ...
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2023-01-12 23:51:16
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Python数据分析：Pandas常用函数用法import pandas as pd import numpy as np # apply函数# 模拟一份数据df = pd.DataFr
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2024-04-16 10:56:47
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# -*- coding: utf-8 -*- # Time : 2016/11/28 15:14 # Author : XiaoDeng # version : python3.5 # Software: PyCharm Community Edition import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot ...
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2016-11-28 15:30:00
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9df = pd.read_csv("studuent-score.csv")df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply(lambda x : 5 if x != '汉' else 0)df['TotalScore'] = df['Score'] + df['ExtraScore']
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2023-05-18 17:09:19
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一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：import numpy as npimport pandas as pd2、导入CSV或者xlsx文件：df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))或者impo
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2022-03-28 13:48:12
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Pandas是一个强大的Python数据分析库，主要用于处理结构化数据，如表格和时间序列数据。它提供了两种核心数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格），支持高效的数据操作。Pandas具备数据清洗、筛选、合并、分组与聚合等功能，尤其擅长处理时间序列数据。它广泛应用于金融、数据科学、商业分析和生物医学等领域。Pandas可以轻松读取和写入CSV、Excel、数据库和JSON文件，并与其他Python库（如NumPy、Matplotlib、Scikit-learn）无缝集成，成为数据分
Pandas是一个数据处理的库，今天我们来学习reset_index()这个函数的用法。pandas.DataFrame.reset_index函数作用：重置索引或其level。 重置数据帧的索引，并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引，则此方法可以删除一个或多个level。函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=Fal
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2021-06-03 10:38:14
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import pandas as pddf = pd.read_csv('cancer_data.csv')df.head()# 返回 da
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2022-11-19 10:11:20
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本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。重采样指的是时间重采样，就是将时间序列从一个频率转换到另一
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2024-03-01 12:02:20
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