python-dataframe 常用函数合集

最新推荐文章于 2024-07-08 21:17:35 发布
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分类专栏： python 实践例子 文章标签： python 数据分析 pandas
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aimaimaim/article/details/126141814
这篇博客详细介绍了Python DataFrame的各种操作，包括读取数据、筛选行、排序、日期格式化、列调整、分组求和、重命名列、创建新列、删除列以及DataFrame的拼接和去重等关键技巧。

1.读取数据

data = pd.read_excel('文件位置.xlsx')

2.根据某列值筛选整行

data=data[data.年龄.isin([23])]

3.重新排序Index

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pf['其他支出_中间处理'] = np.where(pf['结算状态']=='已结算', pf['订单总价']-pf['商家结算']-pf['交易手续费']-pf['技术服务费'], 0)如果是拼接，那么也是左右横向拼接；list_double = ['应结订单金额','代金券金额','退款金额','充值券退款金额','手续费','订单金额','申请退款金额']= ['优化前-点击率', '第1轮-点击率', '第2轮-点击率', '第2轮-增长幅度', '第3轮-点击率', '第3轮-增长幅度']
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在数据分析中，数据框架（DataFrame）是一个强大的工具。它能够让我们以一种结构化的方式来处理和分析数据。Python中的Pandas库为我们提供了这种数据结构。本文将带你从零开始，逐步深入了解DataFrame的各个方面，通过实际代码来展示其应用。点击进入官方文档DataFrame是Pandas库中的一个核心数据结构，它是一个二维标签化的数据结构，可以认为它是一个Excel表格或者SQL表，具有行标签和列标签。通过本文，我们了解了什么是DataFrame，如何创建它，以及一些基础和进阶的操作。
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