pandas 获取列名】的更多相关文章

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Get list from pandas DataFrame column headers - Pandas 获取列名 https://stackoverflow.com/ques…
df.columns.values df.columns.values.tolist()…
1.日期字符戳转时间 renderer : function(value, arg2) {                if (value != null && value != '') {                    var date = new Date();                    date.setTime(value);                    return '' + Ext.util.Format.date(date, 'Y-m-d H:i…
好久没写东西了,这几个月也没下功夫钻研技术,愧疚啊.说下最近刚学会的DataTable 的用法吧,新手适合看下. 1 DataTable 获取列名 在处理数据的时候大家都会用到模型,从datatable遍历数据的时候可以用datatable的columns属性获取列名,然后就可以动态的用datatable 生成一个josn字符串,然后再讲json字符串转化成你想要的model,是不是很方便?. 下面是将datatable转化为json数组的方法.   private string DataTab…
pandas获取groupby分组里最大值所在的行 10/May 2016 python pandas pandas获取groupby分组里最大值所在的行 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Co…
import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.exe…
 用Pandas获取商品期货价格并可视化 摘  要 1.用pandas从excel中读取数据: 2.用pandas进行数据清洗.整理: 3.用bokeh进行简单的可视化. 1.数据读取 本文主要是将获取到的商品期货价格进行整理,获取报价当日对应的当年度年底期货价格,并进行简单的可视化.最终,我们要获取的数据结果为,(a)对于非12月份的报价,获取当年度12月的期货价格:(b)对于12月份的报价,获取第二年12月的报价,如下图所示: 原始数据是从网站上直接copy到excel表格中,所以有些数据在…
pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >>> df = pd.DataFrame({"A": ["Hello", "this", "World", "apple"]}) >>> df[df['A'].str.contains(&…
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\python测试文件\我的三国啊.xlsx',sheet_name='Sheet1')) ''' sheet_name参数用来指定要导入Excel的那个sheet文件 sheet_name='Sheet1' 或者 sheet_name='0' usecols=["姓名"] 选择读取数据的列 ''' print(df1) #输出获取的数据 print(df1.columns…
1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B']], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取形状信息 shape = df.shape 2.1 获取行数 rows = shape[0] 或 rows = len(df.index) 2.2 获取列数 cols = df.shape[1] 或 cols = l…