1、数据转换目前为止介绍的都是数据的重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他的转换工作。2、移除重复数据DataFrame中常常会出现重复行。下面就是一个例子：
1. In [4]: data = pd.DataFrame({'k1':['one'] * 3 + ['two'] * 4,
2. 'k2':[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
3.
4. In
为什么要整理数据对于这种“宽”数据，在展示方面来说没有什么问题，但是数据分析的时候我们需要“长”数据，这时候就需要整理数据整理成我们想要的样子。melt( )函数把字段拆分成数据id_vars参数：保留哪个字段（可以保留多个字段）var_name参数：为其余转换的字段起别名value_name参数：为值的那一列起别名pew_long = pd.melt(pew,id_vars='religion'
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2024-06-03 11:35:51
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利用python整理表格数据由于疫情数据量大，且时间跨度大从2020.1.23-2020.2.2日，可以利用‘’日期‘标签进行筛选： 首先需要python环境以及都三方库pandas 一下是实现代码：import pandas as pd
data=[]
dfd = pd.read_excel('F:\gbh\python\practice\大创\data\武汉疫情数据\迁徙.xlsx')
#df
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2023-06-20 21:42:36
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在这个世界上，人们每天都在用 Python 完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用 Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？ 在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的 Pyth
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2024-07-04 16:45:06
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【数据整理】 数据整理是在分析，可视化和在使用机器学习建立预测模型之前，进行数据收集，数据评估和数据整理的过程 【数据收集】 方法：1、从网上直接下载数据源；2、用编程方法下载数据源；3、使用手头的文件 【数据评估】 评估我们的数据，已确定哪些是干净的数据，以及一旦丢失哪些数据，我们还需要收集哪些数据。确保我们的数据形式，能让后续分析更轻松一点，更注重这方便一些。数据评估主要是评估数据的质量
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2023-08-29 15:46:01
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再也不用痛苦地操作一个个文件了
原创
2022-02-24 14:16:54
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再也不用痛苦地一个个右键删除了
原创
2022-03-15 11:31:29
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利用Python如何快速处理文件我之前要合并将近1000个CSV表格每个表格共370列，约360行不等，列名相同三个方案瞬间浮现在我眼前：1、Ctrl C + Ctrl V——可以睡公司了；2、Excel Power Query，估计等电脑卡崩了，还得用回方案一；3、敲代码！俗话说，没有什么是一行代码解决不了的，如果有，就再敲一行。首先，我把这个问题分解成四个小目标01查找到工作表所在文件位置02
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2023-08-08 11:05:53
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列表python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点了：列表可被修改，字符串和元组不行??以下介绍列表的一些常用方法1 list = [5,2,4,3,1,6]
2 list.append(7) #把一个元素添加到列表的结尾
3 print(list)
4 list.extend([8]) #通过添加指定列表的所有元素来扩充列表
5 print(list)
6 li
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2024-07-28 15:37:06
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一、列表list**
1. append() 在末尾插入一个内容
2. insert(index,data) 指定位置插入
如：a.insert(3,11)在第四个位置插入113. del() 删除
4. pop()拿出最后一个元素，经常有赋值操作如：a=x.pop()
5. remove()在列表中删除指定值的元素，列表中必须有这个值，否则会报错，应使用try或先进行判断
6. clear()
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2023-12-04 15:39:10
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大家好，又到了Python办公自动化专题要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件，这并不难，但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒！今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件，主要将涉及：Python批量读取不同文件夹(⭐⭐⭐)Pandas数据处理(⭐⭐)Python操作Markdown文件(⭐)需求分析首先来说明
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2023-08-28 22:09:18
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一.列出文件夹下的所有文件用到的库osPython os.path() 模块 详解 附算例os.walk()用法[ (当前目录列表），（子目录列表），（文件列表）]os.walk(树状结构文件夹名称） os.walk()返回一个由3个tuple类型的元素组成的列表。 索引值为0的表元素是文件夹名称，据此可以知道当前在处理的文件夹是哪一个。 索引值为1的表元素是下一层文件夹列表，用来了解在此文件夹中
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2023-09-04 12:51:32
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每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。/ 01 / 数据整合首先读取数据。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyp
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2023-10-18 10:42:18
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在处理数据时，Python 是一种非常强大的工具。特别是当我们需要整理和清洗数据时，它能让我们的工作变得更加高效。本文将详细展示如何使用 Python 进行数据整理，内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，你需要确保你的开发环境已经准备就绪。我们将使用以下技术栈：
- Python 3.x
- Pandas
- NumPy
- Jupyte
大家好，今天继续分享 Python 小工具，可以一键完成文件整理，一起来看看吧！按照文件格式整理具体来说就是不同的文件后缀名称放置到不同的文件夹当中今天我们只需要使用 os 和 shutil 两个库就足够了。os 是 Python 内置模块，用于操作系统的相关功能，shutil 是用来进行文件移动等操作的。首先我们先来看几个获取文件后缀的方法获取文件后缀方法1：直接通过 os 库实现filenam
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2023-12-21 09:46:55
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前言成堆的数据如何导入Excel进行分析？大量的表格等待统计？作为人生苦短的Python程序员，改如何优雅地操作Excel？得益于各位开源大佬的贡献，Python处理Excel拥有众多的库，使用它们我们就直接能批量处理Excel标的。使用的比较多的有：xlwingsopenpyxlpandaswin32comxlsxwriterDataNitroxlutils环境配置：再好的库，也需要在正确的Py
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2024-01-16 22:17:15
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今天，在工作的时候，我的美女同事问我有没有办法自动生成一个这样的表格：第一列是院校+科目，第二列是年份，第三列是数量。这张表格是基于这一文件夹填充的，之前要一个文件夹一个文件夹打开然后手动填写年份和数量手动整理需要耗费较长时间，于是我便开发了一个 Python 程序用来自动生成归纳表格利用正则表达式+OS库+openpyxl生成真题年份归纳表格原理第一步，遍历文件夹下的所有文件和子文件夹的名称，并
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2024-06-27 22:38:50
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数据结构与算法思维导图暑假期间总结的，内容都比较基础，可用作基础复习！文章最下方有思维导图PDF版本下载链接！ 再长的路，一步步也能走完，再短的路，不迈开双脚也无法到达。简介数据结构的基本概念基本概念和术语数据数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合数据元素数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理数据对象数据对象是具有
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2023-12-10 22:13:24
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相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项
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2023-12-08 07:52:43
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数据库数据导出为excel表格，也可以说是一个很常用的功能了。毕竟不是任何人都懂数据库操作语句的。下面先来看看完成的效果吧。数据源导出结果依赖由于是Python实现的，所以需要有Python环境的支持Python2.7.11我的Python环境是2.7.11。虽然你用的可能是3.5版本，但是思想是一致的。xlwt
pip install xlwt
MySQLdb
pip install MySQL
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2023-09-04 17:27:03
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