本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur

python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(version 0.16). 在做数据统计二维表转换的时候走了不少弯路,发现pivot()这个方法可以解决很多问题,让我少走一些弯路,节省了大量的代码.于是我这里对于pandas下dataframe的pivot()方法进行学习总结和应用,以便回顾和巩固知识. 以统计学生成绩信息为例. 在做学生成绩信息统计的时候

read_csv()读取文件1.python读取文件的几种方式read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为制表符("\t")read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符)read_cliboard 读取剪切板中的数据,可以看做read_table的剪切板.在将网页转换为表格时很有用2.读取文件的简单实现程序代码: df=pd.read_csv('D:/pro

Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='×××××',db='test',charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('create table user(id int,name varchar(20))' )

python把汉字转换成拼音实现程序 文章一个简洁干的汉字转拼音 程序,复制下载就可以直接使用,有需要的同学可以参考一下下. #coding:utf-8 #基于python2.6 table = 'a,-20319;ai,-20317;an,-20304;ang,-20295;ao,-20292;ba,-20283;bai,-20265;ban,-20257;bang,-20242;bao,-20230;bei,-20051;ben,-20036;beng,-20032;bi,-20026;bi

Python datatime 格式转换,插入MySQL数据库 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-11-22 我们都知道python的%通配符有:%d(整型),%s(字符型),%f(浮点型).那么关于时间date的类型呢? 比如:我的项目要往数据库中插入create_time和update_time,那就势必要引用现在的系统时间,经过大量的查找,终于发现往python是没有对应时间datetime的相关

之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百万数据进行分析的时候,由于分析逻辑有点复杂,导致消耗的时候有点多,触发了mysql connect_timeout机制,当分析结束后想把结果存入mysql的时候,连接早已经断开了. 解决方案:针对一些复杂的数据分析,将数据分片处理,并在每次执行mysql插入的时候判断连接是否断开(connectio

Openccpy ___ _____ __ ___ ___ ___ _____ __ __ / __`\/\ '__`\ /'__`\/' _ `\ /'___\ /'___\/\ '__`\/\ \/\ \ /\ \L\ \ \ \L\ \/\ __//\ \/\ \/\ \__//\ \__/\ \ \L\ \ \ \_\ \ \ \____/\ \ ,__/\ \____\ \_\ \_\ \____\ \____\\ \ ,__/\/`____ \ \/___/ \ \ \/ \/___

Python 进制转换 二进制 八进制 十进制 十六进制 作者:方倍工作室 地址:http://www.cnblogs.com/txw1958/p/python3-scale.html 全局定义一定不要丢了 全局定义 )] + [ chr(x) )] 二进制 to 十进制 : ) def bin2dec(string_num): )) 十六进制 to 十进制 def hex2dec(string_num): )) 十进制 to 二进制: bin() 复制代码 def dec2bin(string

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

使用python制作时间戳转换工具 python 时间戳转日期 日期转时间戳 前言:作为一个程序员一般情况下,json和时间戳是常用的两个工具,我咨询过很多个朋友,他们一般都是通过在线工具对json进行格式化,或者查询时间戳.这个方式也是我之前的使用方式,此种方式不足之处如下: 1.每次打开过程步骤繁琐,即使收藏了也要先打开浏览器,然后点击 2.如果打开的浏览器标签足够多的话,根本找不到(就是说的我这样的人) 3.等 后来我发现了hijson这个工具可以本地格式化json后,一直想找一个本地查找

Python 进制转换 二进制 八进制 十进制 十六进制 作者:方倍工作室 地址:http://www.cnblogs.com/txw1958/p/python3-scale.html 全局定义 base = [str(x) for x in range(10)] + [ chr(x) for x in range(ord('A'),ord('A')+6)] 二进制 to 十进制 : int(str,n=10) def bin2dec(string_num): return str(int(st

看到篇博文,https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量,自己简单绘制了个表格,如下: 大意是,每个部门的员工发福利,有礼品档次(见表一),每个档次礼品对应不同礼品(见表二) 假设表一在test.xlsx的sheet1中,表二在test.xlsx的sheet2中,运算结果为同级目录下的result.xlsx,用python pandas改写代码如下: import pandas as pd df1 =

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Series([1,2,3,4,5],index =('a','b','c','d','e')) print(p) cities = {'bejing':5500,'shanghai':5999,'shezh

import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.exe

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 首先对于存在缺失值的数据,如下所示 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1

python 的 json 转换 本文为原创文章,禁止转载! 本文以 json.dumps()  和 json.loads() 方法进行 Python 数据和 json 格式之间转换,进行讲解 首先比较常见的是下面的多行的参数 user_login_params = { "loginName": "mobile", "loginType": "PASSWORD", "password": "mob

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列 https://stackoverflo

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index