Python 利用pandas多列分组多列求和

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Python利用pandas处理Excel数据的应用

Python利用pandas处理Excel数据的应用最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s…

pandas玩转excel-> (1)如何利用pandas创建【行，列，单元格】

import pandas as pd #------新建单元格的方法一:通过先创建字典的形式 #可以先新建一个字典d={'x':100,'y':200,'z':300} #打印字典的索引print(d.keys()) #打印某个索引对应的valueprint(d['x']) #将字典d传给Seriess1=pd.Series(d) print (s1) #------新建单元格的方法二:分别定义Series的索引和值L1=[100,200,300]L2=['x','y','z']s1=pd.S…

python利用xlwings写入一行或一列Excel数据

注意点:这里的sheet参数默认是已经存在的sheet表,如不存在该sheet,则使用add方法新增即可,示例: wb = xw.Book(r"C:\Users\Desktop\result.xlsx") sht = wb.sheets.add('result') # 新增sheet页时,可选择新增位置,由参数before或after控制xw.App(visible=False) # 后台写入,不展示excel界面写入列一次写一列 import xlwings as xw def…

Python利用pandas处理数据后画图

pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 e_file = pd.ExcelFile('7月下旬入库表.xlsx') 6 data = e_file.parse('7月下旬入库表') 7 8 #print(data) 9 10 #pt1 = pd.pivot_table(data, index=['销售商'], columns=[…

python 利用pandas导入数据

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python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…