本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_st…

整理pandas操作 本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_j…

pandas移花接木 数据准备两表: 我们接下来要进行的操作: 增 将两表进行合并 # 把两张表合并,但是这样有问题,索引会重复的进行0-19 students = page_001.append(page_002) students # 我们需要做一步操作,将索引全部重新排列,reset_index同时还要将原索引删除drop=True,这样就OK students.reset_index(drop=True) 追加一行数据到最后 # 这里必须开启ignore_index告诉pandas直接给…

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan import pandas as pd def main(): aqi_data = pd.read_csv('china_city_aqi_teacher.csv') print('基本信息:') print(aqi_data.info()) print('数据预览') print(aqi_data.head(5)) # 基本统计 print('AQI最大值', aqi_data['AQI'].max()) pr…

Python Pandas操作Excel 前情提要 ☟ 本章使用的 Python3.6 Pandas==0.25.3 项目中需要用到excel的文件字段太多 考虑到后续字段命名的变动以及中文/英文/日文...等多国语言的校验 操作麻烦 后改进的操作方式 测试文件点击下载 Pandas中文文档 Pandas中文文档 # 安装pandas # -i https://pypi.douban.com/simple/ 国内镜像加速 pip insatll pandas==0.25.3 -i https:/…

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提…

话说Excel数据表,分久必合.合久必分.Excel数据表的"分"与"合"是日常办公中常见的操作.手动操作并不困难,但数据量大了之后,重复性操作往往会令人崩溃.利用Python的Pandas库,便可以自动实现Excel数据表的"分分合合".下面结合实例来分享本人整理的实用代码片段.(如有更好的方式,欢迎批评指正) 主目录 分:纵向"分" 从数据平台(如问卷平台)中导出的数据往往是清单型的,每一行都是一条记录,数据量大的时候,表…

一.Series的创建: pd.Series([ 数据 ]) In [17]: import pandas as pd In [18]: import numpy as np In [19]: s = pd.Series([1,1,1,1,np.nan]) In [20]: s Out[20]: 0 1.0 1 1.0 2 1.0 3 1.0 4 NaN dtype: float64 二.生成DataFrame 1,Numpy 产生随机数组 In [17]: np.random.rand(5,5…

python中使用了pandas的一些操作,特此记录下来: 生成DataFrame import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'v_id': ["v_1", 'v_2'], 'label': ["a,b", 'e,f,g'], }) print(data) 得到结果为: label v_id 0 a,b v_1 1 e,f,g v_2 按照逗号分隔并拼接 import pandas as pd data = pd.DataF…

SQL Server 版本是 2008 R2. 查询数据库索引碎片情况的 SQL 语句(来源): SELECT OBJECT_NAME(ind.OBJECT_ID) AS TableName, ind.name AS IndexName, indexstats.index_type_desc AS IndexType, indexstats.avg_fragmentation_in_percent FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL…