pandas 表格数据如何按照列进行数据处理

2024-10-27

pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构--DataFrame. 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas为我们封装了许多方便好用的api.而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,这样就将数据拼接成了二维的表格.并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口,大大降低了数据处理的难度. 创建D

Pandas之csv文件对列行的相关操作

1.Pandas对数据某一列删除 1.删除列 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=1就是删除列 df.drop(['列名1','列名2'], axis=1) 2.删除记录,也就是行 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=0就是删除记录也就是行 df.drop([0,1,3], axis=0) 2.Pandas之修改列名 1.第一种是没有表头,想要添加表头因为csv文件是没有

pandas 筛选指定行或者列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') inplace = true 时,会使DataF

使用pandas中的raad_html函数爬取TOP500超级计算机表格数据并保存到csv文件和mysql数据库中

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P

利用 pandas库读取excel表格数据

利用 pandas库读取excel表格数据初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法代码: import pandas as pddf = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以

vue原生表格怎样实现动态列及表格数据下载

最近项目经常用到带有合并效果以及动态列的表格,而翻阅iview和element-ui官网没有找到合适的(也有可能自己的水平有限,不会改写),所以只好自己用原生表格写了一个,具体效果如下: 这个表格右侧表头的会员等级列是根据筛选结果动态生成,左侧的初始状态是按着结果动态合并行,右上也对应的有一个下载表格数据的方法,实现着这表格的关键在于对原生表格"th","tr"标签以及对"rowspan",“colspan”两个属性的理解,关于表格部分的html

oracle数据库查询日期sql语句（范例）、向已经建好的表格中添加一列属性并向该列添加数值、删除某一列的数据（一整列）

先列上我的数据库表格: c_date(Date格式) date_type(String格式) 2011-01-01 0 2012-03-07 0 2013-07-03 1 ...... .. 一:oracle数据库查询的sql语句重点是如何查日期类型,里面就涉及到了to_char 和to_date了上范例:和普通的sql语句思

将HTML表格的每行每列转为数组，采集表格数据

将HTML表格的每行每列转为数组,采集表格数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 //将HTML表格的每行每列转为数组,采集表格数据 <? function get_td_array($table) { $table = preg_replace("'<table[^>]*?>'si","",$table); //OSPHP.COm.CN

pandas 新增数据列（直接赋值、apply，assign、分条件赋值）

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas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 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

22、pandas表格、文件和数据库模块

pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 pandas基于Numpy,可以看成是处理文本或者表格数据.pandas中有两个主要的数据结构,其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组,DataFrame类似于多维表格数据结构. pandas是python数据分析的核心模块.它主要提供了五大功能: 支持文件存取操作,支持数据库(sql).html.json.pickle.csv(txt

关于表格合并span-method方法的补充(表格数据由后台动态返回)

之前写了一些关于element-ui表格合并的方法,不过用的数据都是确定的数据(死数据),但是很多时候我们的数据都是通过后台获得的,数据不稳定,这个时候使用表格合并就需要先处理一下数据,先看一下一种很常见的数据展示场景直接上代码,HTML代码就不放了,都是差不多的,下面另一种场景有 // 模拟后台返回的值 getTable () { this.tableData = [{ id: 1, region: '中国', type: [{ sortName: '器械', sortList: [

个人永久性免费-Excel催化剂功能第100波-透视多行数据为多列数据结构

在数据处理过程中,大量的非预期格式结构需要作转换,有大家熟知的多维转一维(准确来说应该是交叉表结构的数据转二维表标准数据表结构),也同样有一些需要透视操作的数据源,此篇同样提供更便捷的方法实现此类数据的转换. 功能起源场景在Excel催化剂的持续性功能和文章输出的过程中,相信不少读者会觉得功能又多又杂,没有很好的系统性. 这个现状的确是存在,Excel催化剂的系统功能,并且凭空产生,而是大量地在实际的工作过程中所带出来的需求(开始开发插件后只能在开发过程中,在一些功能开发好之后,也带出了其他的

编辑表格输入内容、根据input输入框输入数字动态生成表格行数、编辑表格内容提交传给后台数据处理

编辑表格输入内容.根据input输入框输入数字动态生成表格行数.编辑表格内容提交传给后台数据处理记录自己学习做的东西,写的小demo,希望对大家也有帮助! 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <link rel="stylesheet" href=

python数据结构：pandas(2)数据操作

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a

其它课程中的python---5、Pandas处理数据和读取数据

其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据一.总结一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有

pandas外部数据的读取构造数据框-文本文件读取（一种utf-8中文编码乱码处理经验）

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea

python3美化表格数据输出结果

技术背景在前面一篇博客中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理.计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作.首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据: [dechin@dechin-manjaro table]$ ipython Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informatio

在Winform中直接录入表格数据和在Vue&Elment中直接录入表格数据的比较

一般来说,录入数据的时候,我们都采用在一个窗体界面中,根据不同内容进行录入,但是有时候涉及主从表的数据录入,从表的数据有时候为了录入方便,也会通过表格控件直接录入.在Winform开发的时候,我们很多时候可以利用表格GridControl控件来直接录入数据:在BS的Vue&Elment前端项目中,也可以利用第三方组件vxe-table直接录入表格数据.本篇随笔对Winform和Vue&Elment中直接录入数据进行分别的介绍和对比. 1.在Winform中直接录入表格数据我们可直接在底部

python-数据描述与分析2（利用Pandas处理数据缺失值的处理数据库的使用）

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p

Vue3实现动态导入Excel表格数据

1. 前言在开发工作过程中,我们会遇到各种各样的表格数据导入,大部分我们的解决方案:提供一个模板前端进行下载,然后按照这个模板要求进行数据填充,最后上传导入,这是其中一种解决方案.个人认为还有另外一种解决方案,不一定会前面的方案好,方便,但是可以减少人为操作,减少出错,更为通用,就是进行动态数据导入,前端进行自定义导入数据,配置数据对应关系,最后提交导入结果. 2. 如何实现 2.1使用技术后台使用.Net6.0,前端使用Vue3 2.2实现思路前端通过Excel表格数据导入,导入后客

【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序

使用Pandas对数据进行筛选和排序本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序目录: sort() 对单列数据进行排序对多列数据进行排序获取金额最小前10项获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序多列数据筛选并排序按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值筛选和排序是Excel中使用频率

pandas 表格数据如何按照列进行数据处理

热门专题