pandas基本操作介绍一种新的数据格式，csv纯文本，使用某个字符集，比如ASCII、Unicode等；由记录组成，典型的是每行一条记录；每条记录被分隔符分隔为字段；每条记录都有同样的字段序列。1.读取csv文件：df = pd.read_csv(r"C:\Users\liujie\Desktop\成绩表.csv")
print(df)成绩表先在桌面上创建一下，保存时记得选择所有文件格式，编码格
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2023-08-28 11:36:03
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## Python中的DataFrame列数量
在Python的数据分析库中，最常用的是Pandas库。Pandas库提供了一个非常强大的数据结构，即DataFrame。DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格。它可以容纳不同类型的数据，并且可以用来处理和分析数据。
在进行数据分析的过程中，经常需要统计和处理 DataFrame 的列数量。本文将介绍如何使用Py
原创
2023-08-25 14:31:05
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前言： DataFrame是一个表格型的数据结构，既有行索引 index也有列索引columns，创建DataFrame的基本方法为df = pd.DataFrame(data, index=index,columns=columns)，其中data参数的数据类型可以支持由列表、一维ndarray或Series组成的字典、字典组成的字典、二维ndarray等。如下图所示，基本上可以把DataFra
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2023-11-06 13:53:12
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引言DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构。简单理解是类似于 Excel 、 SQL 表的结构。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：一维 ndarray、列表、字典、Series 字典二维 numpy.ndarray结构多维数组或记录多维数组SeriesDataFrame构建 DataFrame
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2023-09-22 20:37:52
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最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如：import pandas as pd
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2024-03-05 16:34:17
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第一步：导入本地的目标数据集使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。 第二步：截取出需要进行标准化处理的列第三步：进行数据标准
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2023-06-26 15:18:56
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DataFrame介绍 columns，横行跟前面的Series一样，称之为
index，也就是说可以通过columns和index来确定一个主句的位置。
>>> import pandas as
pd
>>> from pandas import
Series
,
DataFrame
>>> data =
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2023-10-15 15:35:44
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# Python 数据分析：如何设置 Pandas DataFrame 的列名
在数据科学和数据分析的领域，Python 的 Pandas 库是一个不可或缺的工具。它提供了便捷的数据处理和分析功能。而在数据处理的过程中，设置 DataFrame 的列名是一个常见的需求。在本文中，我们将深入探讨如何在 Pandas 中设置 DataFrame 的列名，并通过示例代码讲解具体的操作步骤。
## P
df.columns = df.iloc[0]
series的name(即此处的df.iloc[0].name)会成为columns的name
会导致df.columns.name = 0
如果想避免
df.columns = df.iloc[0].valuesseries=df.iloc[0]的index是原来df的columns
series=df.iloc[0]的name才是原来df
原创
2023-12-26 10:52:21
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## Python中将DataFrame的两列转换为字典的方法
### 1. 引言
在数据分析和处理中，经常需要将DataFrame中的某两列转换为字典形式，以进行后续的操作。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析数据。本文将介绍如何将DataFrame中的两列转换为字典，并提供相应的代码示例。
### 2. DataFrame简介
DataF
原创
2023-11-28 13:59:00
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df = pd.DataFrame([[[]]])
df.columns = ["col"]
df.query("col == []") # 不会按照字面意思筛选单元格值==[]
# df["col"] == [] # valueError
df.loc[df["col"].astype(str) == "[]"]
df.query("col.astype('str') == '[]'")
原创
2023-12-27 17:00:54
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# Python将DataFrame的列作为第一行
在数据分析和处理中，我们经常会遇到需要将DataFrame的列作为第一行的情况。这种操作可以方便地将数据进行转置，以便于后续的处理和分析。在Python中，我们可以使用pandas库来实现这个功能。
## pandas库简介
pandas是一个开源的数据分析和处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。其中最重要的数据结构是Dat
原创
2023-10-06 11:26:19
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当然可以，这里有十种方法来剔除 DataFrame 的最后一列：# 方法1：使用列索引
df1 = df[df.columns[:-1]]
# 方法2：使用 drop 方法
df2 = df.drop(df.columns[-1], axis=1)
# 方法3：使用 iloc
df3 = df.iloc[:, :-1]
# 方法4：使用 loc
df4 = df.loc[:, df.colu
原创
2024-02-20 09:26:23
463阅读
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('data/table.csv')
>>> df.head()
School Class ID Gender Address Height Weight Math Phys
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2024-05-06 13:04:56
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在上篇文章Excel批量制作工资条《Excel批量制作工资条》中使用了列号函数COLUMN，今天来介绍行号函数ROW和列号函数COLUMN。行号函数ROW（1）行号函数ROW的格式=ROW（参照区域）“参照区域”为需要得到其行号的单元格或单元格区域，如果省略，则假定是对函数 ROW 所在单元格的引用。（2）行号函数ROW的常见应用可以返回单元格所在的行号，如下图。可以用于生成行序号等，公式写为“=
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2023-05-26 10:48:30
457阅读
python列重命名 Good day, learners! In this tutorial we are going to learn about Python Directory. In our previous tutorial, we learned about Python File. 祝您学习愉快！ 在本教程中，我们将学习Python目录。 在上一教程中，我们了解了Pyt
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2023-07-29 19:31:24
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作者老齐Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。DataFrameDataFrame 是一种二维的数据结构，非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。它的
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2023-10-25 23:02:49
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# 如何实现Python columns
## 引言
Python是一种高级编程语言，非常适合数据分析和数据处理。在数据处理过程中，我们经常需要对数据进行整理和格式化，以便更好地进行分析和展示。其中，将数据按列进行排列是一种常见的需求。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现“Python columns”。
## 整体流程
在实现“Python columns”之前，我们需要明确整
原创
2023-10-04 11:06:04
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# Python中的DataFrame列操作
在Python的数据分析领域中，Pandas库是一个非常常用的工具。它提供了高性能、灵活且易于使用的数据结构，其中的DataFrame是其最重要的数据对象之一。DataFrame是一个类似于Excel表格的二维数据结构，可以存储和处理大量的数据。在DataFrame中，我们可以使用列操作对数据进行筛选、转换和分析。本文将介绍Python中DataFr
原创
2023-07-21 06:53:21
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df.columns.values<class 'numpy.ndarray'>
原创
2023-12-08 15:14:43
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