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)
# 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 ...
转载
2021-09-02 22:11:00
146阅读
2评论
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
134阅读
index=df.indexdata = df.loc[index,:]
原创
2023-05-18 17:05:56
101阅读
1.数据读取import pandas as pdimport numpy as npimport
原创
2022-08-01 20:37:07
174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
411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
转载
2020-06-21 21:40:00
62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
转载
2018-03-12 15:31:00
214阅读
2评论
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
10000+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
453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
436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
777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
518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
502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
65阅读
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
92阅读
2.2 pandas基本功能2.2.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法用于创建一个符合新索引的新对象。Series调
原创
2022-12-19 18:45:21
119阅读
Series的索引和切片 可以取中括号取单个索引(此时返回的是元素类型)，或者中括号里一个列表取多个索引(此时返回的仍然是一个Series类型) 分为显示索引和隐式索引：(1) 显示索引 (必须给索引的值)： -- 使用index中的元素作为索引值 -- 使用 .loc[] (推荐)
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
407阅读
前言 上一篇文章已经将python所有职位的数据全部爬取并保存了下来，接下来我们要进行数据的处理，从所有的python职位中筛选出有测试、开发、运维的关键字职位来进行对比分析python在开发、测试、运维中的使用程度，具体的关键字大家可以灵活选择。此文章只提供一种处理方法或思路，并不适用任何场景。
原创
2021-08-04 13:47:41
1150阅读
