4-Pandas之数据类型与数据筛选】的更多相关文章

一.数据类型 1.Pandas的数据类型主要结合了pandas和numpy两个模块中的数据类型,包括以下几种: float int bool datetime64[ns]------>日期类型 datetime64[ns,tz]--->日期类型 timedelta[ns]------->时间差类型 category object---->当一个Series仅包括字符串或是包括多种数据类型时为object类型 2.通过DateFrame对象的dtypes属性,可得到各个特征的数据类型…
本博主要总结DaraFrame数据筛选方法(loc,iloc,ix,at,iat),并以操作csv文件为例进行说明 1. 数据筛选 a b c (1)单条件筛选 df[df[] # 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b,c列的值可以这么写 df[[] # 使用isin函数根据特定值筛选记录.筛选a值等于30或者54的记录 df[df.a.isin([, ])] (2)多条件筛选 可以使用&(并)与| (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选 # 使用&筛选a列的取值大…
Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名 工号 日期 方式 时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-…
系列目录 前言 听标题的名字似乎是一个非常牛X复杂的功能,但是实际上它确实是非常复杂的,我们本节将演示如何实现对数据,进行组合查询(数据筛选) 我们都知道Excel中是如何筛选数据的.就像下面一样 他是一个并的关系,我们现在要做的也是这样的效果,下面我们将利用EasyUI的DataGrid为例来扩展(就算是其他组件也是可以的,同样的实现方式!) 实现思路 前台通过查询组合json 后台通过反射拆解json 进行组合查询 虽然短短3点,够你写个3天天夜了 优点:需要从很多数据中得到精准的数据,通常…
注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据,并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列. P…
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…
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Pandas与VBA筛选数据的比较 Author:Collin_PXY 需求: 将B列里值为Completed 和 Pending的A,B,D三列数据筛选出来,新建一个名为 Filited_data的worksheet来存放筛选数据. Python解决: from pandas import DataFrame import pandas as pd import openpyxl # 处理数据 file_path = r"C:\Users\12078\Desktop\UIPATH_test\f…
'近日有本论坛网友问:DataGridView如何实现列标头带数据筛选功能,就象Excel高级筛选功能一样 '今晚正好闲着没事,加之以前也没用到过这个需求,所以就写了个模拟功能,供各位坛友酌情参考. 'VB.NET 2008 环境 '新建一个项目后,只需在Form1中拉一个DataGridView,一个ComboBox,然后将下面代码复制粘贴即可,其它什么也不用做 Public Class Form1 Dim SelectedCol As Integer = 0, IsFindit As Boo…
pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang…