pandas数据操作

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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…

python/numpy/pandas数据操作知识与技巧

pandas针对dataframe各种操作技巧集合: filtering: 一般地,使用df.column > xx将会产生一个只有boolean值的series,以该series作为dataframe的选择器(index/slicing)将直接选中该series中所有value为true的记录. df[df.salt>60] # 返回所有salt大于60的行 df[(df.salt>50)&(df.eggs < 300)] # 返回salt大于50并且eggs小于300的…

python数据结构：pandas(2)数据操作

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项我要介绍的第一项任务是把某几列相加…

pandas模块的数据操作

数据操作数据操作最重要的一步也是第一步就是收集数据,而收集数据的方式有很多种,第一种就是我们已经将数据下载到了本地,在本地通过文件进行访问,第二种就是需要到网站的API处获取数据或者网页上爬取数据,还有一种可能就是你的公司里面有自己的数据库,直接访问数据库里面的数据进行分析.需要注意的是我们不仅需要将数据收集起来还要将不同格式的数据进行整理,最后再做相应的操作. 1.数据导入.存储访问数据是数据分析的所必须的第一步,只有访问到数据才可以对数据进行分析. 1.1.文本格式常用pandas解析…

pandas神器操作excel表格大全（数据分析数据预处理）

使用pandas库操作excel,csv表格操作大全关注公众号"轻松学编程"了解更多,文末有公众号二维码,可以扫码关注哦. 前言准备三份csv表格做演示: 成绩表.csv subjects 小红小强小明小兰小刚语文 65 76 90 80 90 数学 45 43 87 88 45 英语 99 86 86 80 86 成绩表1.csv subjects 小红小强小明小夏小兰小王小刚小亮生物 78 67 78 89 77 76 98 100 地理 90 98…

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一…