df = pd.merge( df, # 左 wzplbm, # 右 left_on = ['WZBM','ZBWZMC'], # 左DataFrame匹配列 right_on = ['WZPLBM','WZMC'],# 右DataFrame匹配列 how='inner' # 内连接 (left:左连接,right:右连接,outer:外连接) )…

import pandas as pd import numpy as np #创建列表 a1=[1,2,3] #arange函数:指定初始值.终值.步长来创建数组 a2=np.arange(0,1,0.1) #创建数据框 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) #1.list 转化成array矩阵 b1 = np.array(a1).T Out[30]: array([1, 2, 3]) #2.array转化成datafra…

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F…

# 去除重复行数据 keep:'first':保留重复行的第一行,'last':保留重复行的最后一行,False:删除所有重复行df = df.drop_duplicates( subset=['YJML','EJML','SJML','WZLB','GGXHPZ','CGMS'], # 去重列,按这些列进行去重 keep='first' # 保存第一条重复数据 )…

# 识别python中DataFrame中的nanfor i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) elif type(pfsj.loc[i]['WZML']) == str: print('str value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) 结果: # 根据结果可知在Dat…

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])               a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.3…

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.…

目录 行的union pd.concat df.append 列的join pd.concat pd.merge df.join 行列转置 pivot stack & unstack melt 本文示例数据下载,密码:vwy3 import pandas as pd # 数据是之前在cnblog上抓取的部分文章信息 df = pd.read_csv('./data/SQL测试用数据_20200325.csv',encoding='utf-8') # 为了后续演示,抽样生成两个数据集 df1 =…

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能…

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一…