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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index=df.indexdata = df.loc[index,:]
原创
2023-05-18 17:05:56
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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
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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
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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
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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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
801阅读
pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：
具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.
集成时间序列功能
既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构
数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行
灵活处理缺失数据
合并及其他出
原创
2021-06-29 13:50:35
451阅读
访问行数据，有两个方法: .loc – 使用索引名定位 .iloc – 使用索引序号定位 示例中的数据以电影名作为索引： # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.column
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2020-06-21 21:40:00
68阅读
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
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
精选
2021-08-10 00:08:29
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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PythonDataAnalysisLibrary，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或者是
原创
2021-04-30 17:16:32
577阅读
2.3 描述性统计的概述与计算 pandas对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。In [
原创
2022-12-19 18:42:54
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2、pandas入门 pandas所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行
原创
2022-12-19 18:43:03
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df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})df.shape # 形状，格式是(行数,列数)d
原创
2022-10-14 15:12:59
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