0. 前言 2022年5月，再次提起勇气来开始学习pandas。下面是后面我认为可能需要的 知识储备： 自带明确的需求 SQL 数据库 python 学习资源： 官方文档： pandas documentation — pandas 1.4.2 documentation 中文翻译： Pandas 中文 1. 安装 环境：Vscode+Pyhton3.
代码 from pathlib import Path import pandas as pd import datetime # 精简报告内容 today = datetime.date.today() df = pd.read_excel('/Users/soymilk/Documents/records.xlsx') df_beautiful = pd.DataFrame() df_beautiful['功能点'] = df['NUMBER&#
pandas 数据去重：pd.Series(list(s)).unique() ，或者set() DataFrame取行、列：数字、名称两种索引方式 取行 df[2:6] df[:3] 名字：df.loc[“A”]、df.loc[“A”:"D"]、df.loc[[“A”,"D"]] 数字：df.iloc[1]、df.iloc[1:3]、df.iloc[[1,3]] 取列 df[[2,4,6] df.loc[:,"Y"]、df.loc[:,&quo
Excel读写（Pandas） 1、Series 一维数据，一列带索引 pandas.Series(data, index, dtype, name, copy) 一组数据、索引、数据类型、设置名称、拷贝数据（默认为False） import pandas as pd a = ["Go", "Python", "C#"] myvar = pd.Series(a) #指定索引 myvar2 = pd.Series(a, index = [&qu
import pandas as pd DataFrame 与 CSV 相互转换 #读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('./nba.csv') print(df) # 此时仅显示前五行和后五行 print(df.to_string()) # 此方法会显示表中所有行 # 将 DataFrame 保存为 CSV 文件 gradeList = { 'Students' : [
本文参考自菜鸟教程。 数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 即处理数据集中数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况。 import pandas as pd df = pd.read_csv('./property-data.csv') print(df.to_string()) print(df.info()) 清洗空值 检查空值----isnull
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来很方便。另一方面，如果日常的数据清理工作不是很复杂的话，通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 基本数据结构 Series 和 DataFrame是pandas的两
1、聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('
Numpy 的基本能力之一是快速对每个元素进行运算 Pandas 继承了Numpy的功能，也实现了一些高效技巧。 对于1元运算，（函数，三角函数）保留索引和列标签 对于2元运算，（加法，乘法），Pandas 会自动对齐索引进行计算。 通用函数：保留索引 对ser对象或 df对象使用Numpy通用函数，生成的结果是另一个保
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、学习了《深入浅出Pandas》的第六章：Pandas分组聚合 6.1概述 6.2分组 6.3分组对象的操作
# Check for equality# 创建DataFramedf = pd.DataFrame({'a':[10, 40, np.nan], 'b':[10, 40, np.nan]})print('data:\n', df)print()# 查看a列与b列是否相同print('df.a == df.b:')print(df.a == df.b)print()# 查看两个空值是否相同,返回Falseprint(
https://blog.csdn.net/asdfgh0077/article/details/106947477/ https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78559091 https://www.csdn.net/tags/MtTaMg1sMTc1ODI3LWJsb2cO0O0O.html https://www.pythonheidong.com/blog/article/472551/34bd354bebf3d91551da/ https
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板 随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集
引言：在输出处理与分析中，往往会遇到空值的情况，影响我们的数据处理结果，那么怎么检测和处理空值呢，本文先介绍三种检测单个空值的方法 一、单个空值的检测 1.使用python自带的math模块的内置方法 for i in df['B1'].values: if isnan(i): print(True) 2.使用numpy的isnan(
Pandas 数据处理 Pandas 数据预处理--格式问题 知识点说明 读入和写出 结构化数据--处理-清洗-变换 enumerate zip sorted reversed import numpy as np Numpy -- ndarray --数组计算框架 np.array -- 向量化运算 数组的切片、数组子集-视图--对视图的修改会影响到
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、学习了《深入浅出Pandas》的第五章：Pandas高级操作的两个内容 数据迭代 函数应用
在数据分析领域，pandas是python数据分析基础工具，SQL是数据库最常用分析语言。二者有相通的地方，也有很大的语法不同，做起数据分析来，谁将更胜一筹呢？ 做过业务开发、跟数据库打交道比较多的小伙伴，经常会提到”增删改查“操作，分别对应数据的增加、删除、修改、查询，这4个操作。 下面，我将
pandas读取Excel、csv文件中的数据时，得到的大多是表格型的二维数据，在pandas中对应的即为DataFrame数据结构。在处理这类数据时，往往要根据据需求先获取数据中的子集，如某些列、某些行、行列交叉的部分等。可以说子集选取是一个非常基础、频繁使用的操作，而DataFrame的子集选取看似简
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5 import numpy as np def
更加详细的内容可以查看：https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240 （基本函数整理） 一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0]) out: a c b 0
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、学习了《深入浅出Pandas》的第五章：Pandas高级操作的两个内容 添加修改数据 高级过滤
1、添加修改数据 Pandas 的数据修改是进行赋值，先把要修改的数据筛选出来，然后将同结构或者可解包的数据赋值给它： 修改数值 df.Q1 = [1, 3, 5, 7, 9] * 20 # 就会把值进行修改 df.loc[1:3, 'Q1':'Q2'] = 99 # 这个范围的数据会全变成 99 df.loc[df.name=='Arry', 'Q1':'Q4'] =
本文使用pandas来获取数据库的数据并生成Excel表格，以下用PostgreSQL数据库为例 安装第三方库 pip3 install sqlalchemy psycopg2 pandas openpyxl 数据库中有student数据表，如下 id name age sex 1 Tony 18 male 2 Jane 16 female 3 Jack 15 male 导出excel表的代码
推荐写法 参考链接 https://blog.csdn.net/u013061183/article/details/79497254
Pandas高级操作 1、复杂查询 （1）逻辑运算 以DataFrame其中一列进行逻辑计算，会产生一个对应的bool值组成的Series 于是我们可以利用返回的bool列表进行一系列的数据查询 （2）逻辑筛选数据 df[df['Q1'] == 8] # Q1 等于8 df[~(df['Q1'] == 8)] # 不等于8
