Pandas包的merge.join.concat方法可以完成数据的合并和拼接,merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并,join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并,concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接. 1. Merge方法 pandas的merge方法是基于共同列,将两个dataframe连接起来.merge方法的主要参数: left/right:左/右位置的dataframe. how:数据合并的方式.left:基于左da…

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,…

安装  pip3 install pandas s=pd.Series([1,3,6,90,44,1])   #创建序列[用列表创建].数据源的维度必须是一维 #data  指定数据源 print(s) 前面自动产生一个序号 s=pd.Series(data=np.arange(5,9),index=['语文','数学','物理','化学'])     #创建序列[用numpy创建]# index 指定索引 dic={'物理':87,'化学':67,'语文':77,'数学':54}s=pd.Se…

pandas数据操作 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 t = pd.Series(['a_b_c_d','c_d_e',np.nan,'f_g_h']) t t.str.cat(['A','B','C','D'],sep=',') #拼接字符串 t.str.split('_') #切分字符串 t.str.get(0) #获取指定位置的字符串 t.str.replace("_", ".") #替…

pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) Pandas数据存取 Pandas可以存取多种介质类型数据,例如:内存.文本.CSV.JSON.HTML.Excel.HDF5.SQL等 生成数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),columns=['A', 'B', 'C',…

Pandas数据规整 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的,有时候存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求 Pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们能够轻松地将数据规整化为你需要的的形式 合并 连接 Pandas提供了大量方法,能轻松的对Series,DataFrame和Panel执行合并操作 连接pandas对象 .concat() df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) df pieces =…

Aspose.Cells 首次使用,用到模版填充数据,合并单元格,换行 模版格式,图格式是最简单的格式,但实际效果不是这种,实际效果图如图2 图2 ,注意看红色部分,一对一是正常的,但是有一对多的订单,就得把前面的合并居中,后面对应多行显示 var templatePath = Server.MapPath(@"/Template/区域订单列表导出模板.xlsx"); //NPOIHelper.GetTemplateToExcel(templatePath,list); Workboo…

有这样一个需求:表T_FUN_TASK为任务表,有字段(TASKID,TASKNAME),表T_FUN_LOGBOOK为日志表,有字段(LOGID,TASKID,LOGDATE),一个任务可持续多天,每天会记录一条日志.在查询表T_FUN_TASK时,需将任务表中的 LOGDATE 查询出来作为一列 LOGDATES显示. T_FUN_TASK T_FUN_LOGBOOK 查询结果 此结果查询方法可以用存储过程轻松实现,这里我要介绍的是sqlserver FOR XML PATH语句的应用,在S…

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: b = pd.DataFrame(np.ar…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re…