如下图: 读取出来的 DataFrame “code” 列内容格式为:“浪潮信息(000977.XSHE)” 格式,目标效果是:000977.XSHE 代码: df["code"] = df["code"].map(lambda code: code[-12:-1]) 原理: 选中要操作的对象(code列),然后通过map+lambda 对code列中的每个元素进行操作.

http://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5414020.html cols = list(ret)cols.insert(0,cols.pop(cols.index('STKCODE')))ret = ret.ix[:,cols]

import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", &

MySQL将一张表的某些列数据,复制到另外一张表 INSERT INTO t_topic_content(content,topicId) SELECT content,id FROM t_topic; 注意:给某一列数据赋值,自增长,那么就不应该插入数据了 MySQL将一张表的某些列数据,复制到另外一张表,并且修改某些内容.方法同上, 只是查询的时候使用REPLACE(str,from_str,to_str) 函数 INSERT INTO t_topic_content(content,t

Datatable 这个数据类型在C#中涉及到对数据库读取时的用处还是挺大的,最近在处理一个报表开发时,一开始把所有的操作都放在sql 上面来做,就是我需要什么样的数据我就query出什么,但是这样其实是很不方便的,后来发现Datatable的功能其实是很强大的,能够对数据进行一些处理,因此将所遇到的记录下来. 1.增加行.插入行 DataTable dtEnterprise = new DataTable(); DataRow dr = dtEnterprise.NewRow(); dr["C

Pandas怎样新增数据列? 在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析. 直接赋值 df.apply方法 df.assign方法 按条件选择分组分别赋值 0.读取csv数据到dataframe 1.直接赋值的方法 实例:清理温度列,变成数字类型 实例:计算温差 2.df.apply方法 Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

Python3 Pandas的DataFrame数据的增.删.改.查 一.DataFrame数据准备 增.删.改.查的方法有很多很多种,这里只展示出常用的几种. 参数inplace默认为False,只能在生成的新数据块中实现编辑效果.当inplace=True时执行内部编辑,不返回任何值,原数据发生改变. import numpy as np import pandas as pd #测试数据. df = pd.DataFrame(data = [[']],index = [1,2,3],col

Python读写excel的工具库很多,比如最耳熟能详的xlrd.xlwt,xlutils,openpyxl等.其中xlrd和xlwt库通常配合使用,一个用于读,一个用于写excel.xlutils结合xlrd可以达到修改excel文件目的.openpyxl可以对excel文件同时进行读写操作. 而说到数据预处理,pandas就体现除了它的强大之处,并且它还支持可读写多种文档格式,其中就包括对excel的读写.本文重点就是介绍pandas对excel数据集的预处理. 机器学习常用的模型对数据输入

1 引言 数据分析.数据挖掘.可视化是Python的众多强项之一,但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础,数据通常都存储在外部文件中,例如txt.csv.excel.数据库.本篇中,我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取.写入的常用方法. 下表是Pandas官方手册上给出的一张表格,表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读.写函数,你可以直接在官方手册中找到: Format Type Data Description Reader Writer text CSV read_

Python 处理excel的第三包有很多,比如XlsxWriter.xlrd&xlwt.OpenPyXL.Microsoft Excel API等,最后综合考虑选用了Pandas. Pandas 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.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.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.pand

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby

1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003

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

处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np type(None) NoneType type(np.nan) float 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. object类型的运算要比int类型的运算慢得多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() 1E7 10000000.0 %timeit

网上流传众多列数据聚合方法,现将各方法整理汇总,以做备忘. wm_concat 该方法来自wmsys下的wm_concat函数,属于Oracle内部函数,返回值类型varchar2,最大字符数4000.随着版本的变更返回值类型可能会有改动,项目中使用时候最好在新的用户下创建一个函数. 使用方法: select deptno,wm_concat(ename) from emp group by deptno; 排序方法(未必仅此一种写法): select * from (select wm_con

最近在整理关于MySql的东西,把一些需要记录的东西写下来,以便以后查询和浏览,以下是一些操作技巧.添加表字段alter table` 表名称` add transactor varchar(10) not Null;alter table  `表名称` add id int unsigned not Null auto_increment primary key修改某个表的字段类型及指定为空或非空alter table `表名称` change 字段名称 字段名称 字段类型 [是否允许非空];

/// <summary> /// 修改数据表DataTable某一列的类型和记录值(正确步骤:1.克隆表结构,2.修改列类型,3.修改记录值,4.返回结果) /// </summary> /// <param name="orgDataTable">数据表DataTable</param> /// <returns>数据表DataTable</returns> private DataTable UpdateDa

1.Oracle表的管理 表名和列名的命名规则: 必须以字母开头: 长度不能超过30个字符: 不能使用oracle的保留字: 只能使用如下字符:A-Z, a-z, 0-9, $, # 等. Oracle支持的数据类型: 字符型 char 定长 最大2000个字符 char(10)----'小韩' 前四个字符放'小韩',后添加6个空格补全.(查询效率高) varchar2(20) 变长 最大4000个字符 vachar2(10)----'小韩' oracle分配四个字符,这样可以节省空间. clo

注:本文翻译自Google官方的Android Developers Training文档,译者技术一般,由于喜爱安卓而产生了翻译的念头,纯属个人兴趣爱好. 原文链接:http://developer.android.com/training/contacts-provider/modify-data.html 这节课将会向你展示如何使用一个Intent来插入一个新的或者修改一个现有的联系人数据.与直接访问Contacts Provider不同,一个Intent会启动通讯录应用所对应的Activ