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      python教程

      Pandas教程

      Tips:编程是工科,百问不如一试,百看不如一练。

      • 什么是Pandas?Pandas学习什么?

        pandas数据分析核心工具包,基于numpy构建,为数据分析而存在!具有以下特点: 1、一位数组Series+二维数组Dataframe 2、可直接读取数据做处理 3、兼容各种数据库 4、支持各种分析算法 pandas学习什么? 第一:数据结构篇: 数据结构是学习的基石,python内置的字符串、列表、字典等是数据类型也是一种数据结...

        人气指数:40620-06-14
      • Series创建,name,index(索引),values(值),dtype等属性

        数组: 数组的概念可以看做是一群数据的集合,有点类似python的列表、元组,但是并不相同。在pandas中提到数组一般指的是ndarray(numpy中的数组) Series数据结构 1、Series是一个一维数组(带有索引,索引可以为数值也可以为标签(比如a、b、c)),能够保存任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python对象等)。...

        人气指数:37620-11-17
      • Series下标索引、标签索引、切片索引、布尔索引

        Series的values属性可以批量获取值,而利用Series的索引获取值更加常用且灵活。 Series是dict-like类型,也是list-like类型,可以模仿字典(比如可以用get方法获取数据)和列表(比如切片)获取数据。Series索引可以分为位置下标、标签索引、切片索引、布尔型索引。,。 下标索引 1、列表可以用负值如list[-1],Series下...

        人气指数:39120-11-17
      • Series数据增删改查、追加、重新索引、对齐(相加)、重新索引

        任何数据类型都必须具备增删改查的操作,否则就无法对数据进行运算。本文讲解Series数据的增删改查、重新索引、对齐操作。 1、增加元素 1)直接设置一个key来添加元素 # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as np# 添加元素s = pd.Series([1,2],index=[a,b])s[c] = 不错 # 添加个索引print(s) a 1b 2c 不错dtype: object...

        人气指数:14720-10-28
      • Dataframe创建及index,columns,values,dtypes等属性介绍

        DataFrame概念 (可以通俗理解为excel中一片数据) 表格型数据结构,带有标签的二维数组,有行标签(index)和列标签(columns),其值可以是数值、字符串、布尔值等。 1、.index 行标签 2、.columns 列标签 3、.values 值 .4、dtypes return the dtypes in the DataFrame. # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdd = {col1: [1, 2], col2: [3, 4]}df = pd.D...

        人气指数:12020-10-04
      • Dataframe选择行列loc,iloc,切片,布尔索引,条件判断等

        Dataframe的行标签和列标签其实都是一种索引,行和列也分别对应位置索引(0到length-1)。Dataframe是dict-like类型,可以通过df[xx]的形式选择单列、多列(传入列表)。Dataframe也是list-list类型,可以通过切片选择数据。此外,他还提供loc、iloc这两种选择器选择数据。 Dataframe选择数据内容比较多,之前的内容全部...

        人气指数:24420-10-29
      • Dataframe数据的增删改查,对齐(相加),转置,按值(索引)排序

        数据转置 行列标签一起转置,利用.T实现 # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdd = {col1: [1,2,3], col2: [4,5,6],col3:[7,8,9]}df = pd.DataFrame(data=d)print(df)print(-----------)print(df.T) col1 col2 col30 1 4 71 2 5 82 3 6 9----------- 0 1 2col1 1 2 3col2 4 5 6col3 7 8 9 数据修改 1、通过直接索引修改整行和列 2、使用df.at修改单个值(建议新值和旧值数据...

        人气指数:11920-10-05
      • pandas获取excel的行数,列数,表头,sheet,前后行等数据

        了解了Series和dataframe的基本数据结构和索引的相关概念之后,就可以练习基本的excel操作。pandas读取一个excel文件后会将其转化为DataFrame对象,每一列或行就是一个Series对象,本节课我们看下如何整体的了解一个excel,比如查看一个excel的行数、列数、表头、前几行、后几行。下面用代码依次展示。 1)获取...

        人气指数:36820-10-05
      • pandas固定行数拆分excel文件为多个excel

        需求:把一个excel大文件kwd.xlsx按照指定的行数(600行)进行分割,思路如下: 1、读取excel,获取到总行数rows(不含表头) 2、指定行数split_num,计算rows/split_num并向下取整,得出能按标准分割的次数value 3、按照标准分割次数计算能占用的总行数 rows_format = value*split_num 4、根据总行数总行数 rows_format生成二维列表...

        人气指数:20520-06-03
      • pandas指定一列来拆分excel为多个excel

        分割excel除了固定行数分割之外,也可以按照某个列表分割。本文实现pandas按照某一列的数据类别进行分割。 目前有个一个excel文件,第一行是表头分别为城市、位置、关键词三个字段,要求按照城市来进行拆分,每个城市单独为一个excel。思路如下: 1、读取excel,获取城市那一列并去重得到城市类别 2、...

        人气指数:29120-06-04
      • pandas处理excel多个sheet合并为一个sheet

        pandas如何实现把一个excel中的多个sheet合并为一个sheet呢,具体思路如下: 1、读取excel获取每个的sheet的DataFrame对象,通过把read_excel的sheet_name参数设为None来实现。 2、设定一个空DataFrame对象用来拼接每个sheet。 3、循环每个sheet,然后通过concat函数把空DataFrame对象依次拼接每个sheet。 注意事项: 1、concat函数...

        人气指数:25720-06-04
      • pandas处理excel一个sheet拆分为多个sheet

        指定某一列作为拆分依据,pandas如何把一个excel的一个sheet拆分为多个sheet呢?具体思路如下: 1、读取excel文件获取DataFrame对象df。 2、获取指定列的Series对象,去重该指定列得到分类。 3、循环分类对df做布尔判断写入新的excel。 具体实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pd# 读取exceldf = pd.read_excel(...

        人气指数:43320-06-04
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