pandas怎么将一列描述性文字转化

2024-08-03

pandas替换一列中的汉字为数字

表格的一列“总金额”应该全部为数字,但其中少数项出现汉字,应该将汉字替换为数字,才能进行后面的计算. 先定义一个函数: def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedata unicodedata.numeric(s) return True except (TypeError, ValueError): pass return False 再引用这个函数: df

mysql 将指定列的浮点数转化为整数

mysql 将指定列的浮点数转化为整数: update A set B = cast(B as decimal(10,0)) -- 或者 update A set B = round(B,0) 例如:update hdcloude01.t_a01_eltable set t_a01_eltable.BatteryDal = round(t_a01_eltable.BatteryDal, 0) where t_a01_eltable.`BatteryDal` is not null;

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行？ | Python

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({

js将文字转化为语音并播放

js将页面中的某些文字信息转化为语音并自动播放 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>百度地图将文字转化为语音并播放</title>  </head><body><div> <input ty

pandas 将excel一列拆分成多列重新保存

利用pd.read_excel 做到将第二列“EVT-LBL”按“-”分割后重新加三列在df后面 1 读取表格df 2. 分割第二列短横连接的数字,保存到df2---- 参考:str.spilt('-',expand=True) 括号中的‘-’是分割依据的字符串.参考:https://www.jianshu.com/p/31daa943cd2b 可能会遇到需要重新编辑索引值的问题 reset_index,set_index 3.将df和df2合并参考:PANDAS 数据合并与重塑(con

[js常用]文字转化成语音

使用百度语音接口,实现文字转化成语音播放 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=U

更改 pandas dataframe 中两列的位置

更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several

pandas DataFrame行或列的删除方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列这里我们继续用上一节产生的DataFram

pandas神坑：如果列有NAN，则默认给数据转换为float类型！给pandas列指定不同的数据类型。

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

Pandas怎样新增数据列

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

pandas将字段中的字符类型转化为时间类型，并设置为索引

假设目前已经引入了 pandas,同时也拥有 pandas 的 DataFrame 类型数据. import pandas as pd 数据集如下 df.head(3) date open close high low volume code 0 2006-12-18 3.905 3.886 3.943 3.867 171180.67 600001 1 2006-12-19 3.886 3.924 3.981 3.867 276799.39 600001 2 2006-12-20 3.934 3

pandas.DataFrame对行和列求和及添加新行和列

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.

pandas技巧两则——列内元素统计和列内元素排序

更新:后来忽然发现有个cumcount()函数,支持正排倒排,所以以下说的那些基本都没啥用了. 最近做比赛线上无甚进展,所以先小小地总结遇到的一些困难和解决的方法,以防之后忘记.毕竟总是忙着大步赶路的话,容易扯着蛋.在此感谢群内大佬们的指导,给了我思路和解决方案. 数据处理的话一般pandas是用到最多的啦,这次我遇到了这样的问题,比如我有个DataFrame如下: 首先我想统计一下A.B.C分别出现了几次,并且作为一列写在旁边,但我又不想groupby再count再merge什么的,有没有什么

pandas删除某一列的方法

方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl

pandas将DataFrame的列变成行索引

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(,).reshape(,),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"]) prin

pandas 按照某一列进行排序

pandas排序的方法有很多,sort_values表示根据某一列排序 pd.sort_values("xxx",inplace=True) 表示pd按照xxx这个字段排序,inplace默认为False,如果该值为False,那么原来的pd顺序没变,只是返回的是排序的 python 判断一个数是否是NaN >>> import math >>> x = float('nan') >>> math.isnan(x) True pan

使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引位置索引标签索引使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one

【R】如何将重复行转化为多列（一对一转化一对多）？

目录需求方法一方法二需求一个数据框一列或多列中有重复行,如何将它的重复行转化为多列?即本来两列一对一的关系,如何转化为一对多的关系?普通的spread函数实现较为麻烦. 示例数据如下: Item Value Apricot 4 Apricot 2 Apricot 5 Banana 4 Carrot 7 Carrot 5 想要实现的效果: Item Value 1 Value 2 Value 3 Apricot 4 2 5 Banana 4 Carrot 7 5 方法一使用data.t

给table中某一列的文字右对齐

一般来说,没写过jquery的前端人员,肯定是定义一个class,给每一行的那列加上align_r{text-align:right}.这是很麻烦的. 所以用jquery来写,可以$("table td:nth-child(5n)")来获得5列中的第一列,以此类推$("table td:nth-child(5n+1)")就是第二列. 然后再利用css方法:$("table td:nth-child(5n)").css("text-ali

IOS-将长文字转化成图片方法

我们在看微博时,会看到一些长图片上的显示文章,现在就介绍下如何实现.分析下还是很简单的,总结如下:1.计算文字区域的高 2.利用UIGraphics图形上下文方法来实现 3.验证方法:UIImageWriteToSavedPhotosAlbum,在本地相册中查看成功与否. -(UIImage *)imageFromText:(NSArray*) arrContent withFont: (CGFloat)fontSize { // set the font type and size UIFon

pandas read_csv 读取中文列标题文件报错

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/arron/PycharmProjects/ML/ML/test.py", line 45, in <module> data = pd.read_csv(path) File "C:\Users\arron\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py",

pandas怎么将一列描述性文字转化

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