文章 2024-10-08 来自:开发者社区

【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd:从零开始

详细学习 pandas 和 xlrd:从零开始 前言 在数据处理和分析中,Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas,可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。同时,我们还可以使用 xlrd 来读取 Excel 文件,尤其是较旧格式的 .xls 文件。 本篇博客将从零开始,带你学习如何使用 pandas 和 xlrd 来读取、处理、...

【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd:从零开始
文章 2023-12-15 来自:开发者社区

python学习之pandas库的使用总结

【1】读取CSV并进行透视我们的原始数据格式:① 读取数据pd.read_csv 会读取csv表格并使用names指定读取后的列名称。import pandas as pd releaseNumOfYear = pd.read_csv("data/releaseNumOfYear.csv", header=None, names=['Year', 'Genre', 'ReleaseNum']) ....

python学习之pandas库的使用总结
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

【Python学习】一文总结:数据分析库pandas基础

本文目录1. pandas是什么2. pandas的优势3. pandas的核心数据结构DataFrame3.1 DataFrame结构3.1.1 DataFrame的创建语法3.1.2 DataFrame的常用属性3.1.3 DataFrame的常用方法3.1.4 DataFrame索引的设置3.2 MultiIndex与Panel3.3 Series3.3.1 创建Series3.3.2 获....

【Python学习】一文总结:数据分析库pandas基础
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(五)

2)直接针对分组对象,调用agg()函数(很重要)  下面知识的讲解,涉及到“聚合函数字符串”,这是我自己起的名字,类似于"sum"、“mean”、“count”、“max”、“min”,都叫做“聚合函数字符串”。同时还需要注意一点,agg()函数中还有一个axis参数,用于指定行、列。df.agg(“mean”)df.agg([“mean”, “sum”, “max”])df.agg....

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(五)
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(四)

④ Series:分组排序(很重要)df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "A", "B", "B", "B"], "利润":[10, 32, 20, 15, 28, 10], "销售量":[20, 15, 33, 18, 30, 22]}) display(df) df["排名"] =...

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(四)
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(三)

3)使用for循环打印groupby()分组对象中每一组的具体数据x = {"name":["a","a","b","b","c","c","c"],"num":[2,4,0,5,5,10,15]} df = pd.DataFrame(x) display(df) groupdf = df.groupby("name") for (x,y) in groupdf: display(x, ...

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(三)
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(二)

2、groupby分组聚合的原理说明1)原理图2)原理说明split:按照指定规则分组,由groupby实现;apply:针对每个小组,使用函数进行操作,得到结果,由agg()函数实现;combine:将每一组得到的结果,汇总起来,得到最终结果;注意:combine这一步是自动完成的,因此针对pandas中的分组聚合,我们只需要学习两个内容,① 学习怎么分组;② 学习如何针对每个分组中的数据,进....

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(二)
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(一)

1、MySQL和Pandas做分组聚合的对比说明1)都是用来处理表格数据  不管是mysql,还是pandas,都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表,每一行都可以看作是一条记录,每一列都可以看作是字段。2)分组聚合的风格不同  学过mysql的人都知道,mysql在做数据处理和统计分析的时候,有一个很大的痛点:语法顺序和执行顺序不一致,这就导致很多初学者很....

DataFrame(14):对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)(一)
文章 2022-05-31 来自:开发者社区

对比python字符串函数,学习pandas的str矢量化字符串函数(四)

⑨ repeat:重复字符串几次df["性别"].str.repeat(3)结果如下:⑩ slice_replace:使用给定的字符串,替换指定的位置的字符df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)结果如下:⑪ replace:将指定位置的字符,替换为给定的字符串df["身高"].str.replace(":","-")结果如下:⑫ replace:将指定位置....

对比python字符串函数,学习pandas的str矢量化字符串函数(四)
文章 2022-05-31 来自:开发者社区

对比python字符串函数,学习pandas的str矢量化字符串函数(三)

3)函数讲解① cat函数:用于字符串的拼接df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)结果如下:② contains:判断某个字符串是否包含给定字符df["家庭住址"].str.contains("广")结果如下:③ startswith/endswith:判断某个字符串是否以…开头/结尾# 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的 df["姓名"].str.star....

对比python字符串函数,学习pandas的str矢量化字符串函数(三)

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