纯新手使用pandas时候踩到的一些坑

最新推荐文章于 2025-07-31 16:23:19 发布
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本文探讨了Python3在处理中文数据方面的优势，并对比了Python2可能存在的问题。此外，还介绍了Pandas中reindex功能的实际应用及注意事项，以及如何通过设置header=None来跳过Excel文件中的表头。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、python3支持比较处理中文数据，python2 可能发生读进来的还是编码的情况

2、pandas 的reindex功能不是修改索引名称 只是排序，想要换一个新索引估计直接建立一个新的dataframe最快

3、不读表头的话readexcel的函数里面header=None

别错过这个！AI应用架构师分享AI驱动虚拟世界构建秘籍
AI天才研究院
07-27 754
作为一名主导过3个千万级用户AI虚拟世界项目的架构师，我将在本文中系统拆解“AI驱动虚拟世界”的完整构建方法论。从底层架构设计、核心技术模块选型，到数据流转链路、落地避坑指南，再到实战代码示例，全程“干货无废话”，带你从零开始搭建一个会“感知、决策、进化”的智能虚拟世界。
神来之笔！提示工程架构师优化提示系统用户旅程的妙招
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07-28 809
提示系统。它是用户与AI之间的"翻译官"，是需求转化为结果的"桥梁"，更是决定用户体验的"操作系统"。而提示工程架构师，正是这个"操作系统"的设计者。他们不仅要懂提示词技巧（如Few-shot、Chain-of-Thought），更要站在系统层面，从用户视角重构"需求→提示→交互→结果→反馈"的完整路径——这就是用户旅程优化。为什么这一点至关重要？因为AI不是传统软件：它没有固定的交互按钮，没有明确的输入格式，用户的每一句话、每一个输入都是"动态指令"。在这个过程中，
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06-04 198
- pd.Series.reshape要写成pd.Series.values.reshape,否则会报错
pandas使用中的坑
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pandas数据预处理时的一些坑
hasy
02-01 938
1） 在使用pd.concat([df1,df2],axis=1)对数据进行纵向合并时，要注意默认是对应行索引进行合并。如果之前对数据进行过类似于去除样本的操作，要注意对两个数据集的行索引进行重复定义，否则会合并错位。 df1.index = range(len(df1)) df2.index = range(len(df2)) df = pd.concat([df1,df2],axis=1
学习pandas遇到的坑(一)
ymh的学习笔记
02-18 525
read_csv读取的csv文件编码格式的问题： read_csv函数enconding参数的默认值是utf-8 而CSV是用UTF-8编码的，而EXCEL是ANSI编码。 这里顺便说一下xls与xlsx的区别，xls是excel2003及以前版本生成的文件格式。xlsx是excel2007及以后版本生成的文件格式 顺便说一下怎么创建一个utf-8编码的csv： （1）新建一个excel修改后缀名...
【Pandas】坑点
晴朗的心情博客
07-23 231
文章目录数据分组group 数据分组group 分组的数据，分组前总得数据量，应该等于分组后，每组len加起来的总和 chushi_len=len(df) b = list() for index, groupdf in df.groupby(by=group_list): index_value = [] index_value.append(len(groupdf)) ...
用python和conda创建虚拟环境的区别
最新发布
08-02
这个坑很多开发者都会踩到。 最后考虑设计相关问题时，要覆盖安装、使用场景、常见问题等维度，比如"如何选择"这个问题能帮助用户决策。以下是Python venv与Conda虚拟环境的详细对比分析： --- ### **核心区别...
在excel表格中有多行数据，如何判断几行数据的值等于123.45
06-06
曾在金融项目踩过这个坑，所以必须提醒ROUND函数包装。不过用户引用中未提及精度问题，可能尚未意识到这个陷阱。用户上次询问的是Python处理Excel，这次转向纯Excel操作，或许意味着：1）切换了工作场景2）需要即时...
从开发转提示工程架构师：我用6个月实现薪资翻倍，分享我的成长路线图
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-31 1019
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iizhuzhu的博客
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Table of Contents Pandas 那些年踩过的坑——by 江凯1. Pandas IO中的坑1.1 解决读的坑，让pandas读文件内存占用减小 80%1.2 解决写的坑，让磁盘空间节约60%1.3 解决写的坑，避免挖个坑1.4 python2：加上encoding， 读写好习惯2. DataFrame 链式索引的坑2.1 解决：SettingWithCopyWarning:2.2...
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