qiao8756的博客

#coding=utf-8  import pandas as pd  import numpy as np  #以下实现排序功能。  series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c'])  frame=pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4),columns=['b','a','d','c'],index=['one'...

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问题：python2 pandas读取csv文件报编码错误解决方式：可以尝试在 pd.read_csv() 将encoding="gbk"设置

      之前的文章里面谈到过，我...

pandas如何存储不同的数据类型，并大幅度降低内存使用：1、如果有日期类型一定默认为 object类型，此时一定要转换为 datetime类型，内存优化极为有效。2、如果有数值类型，可以转化更为高效的数值类型3、如果有object类型，在条件允许的情况下可以转换为类别类型。如果你还想使用 pandas 处理更大规模的数据，可以参与这个交互式课程：https://www.dataq...

1、今天碰到一个问题，从mysql导出一个CSV文件，用pandas读取，文件结构如下：接下来我想用倒数第一行除以倒数第二行，结果得到的结果全为0(不贴图了)。一开始我以为是数据类型的，就查看了各列数据类型：结果数据类型为 float,google查找资料，也没找到原因。。。。等找到原因后在此续上。 2、pandas删除列操作DataFrame.drop(l...

pandas以类似字典的方式来获取某一列的值，比如df['A']，这会得到df的A列，返回的也是一个Series对象。如果想要获取部分行的话就得用到切片例如：df'[:3]，获取前三行；df[3:4]，获取第四行。但是如果想要获取部分行部分列的上述两种方法就无能为力了。这时就得用到 ix, loc, iloc方法(ix已弃用)loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。il...

import pandas as pdimport numpy as npIn [3]:df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]], index=['a', 'b', 'c', 'd'], ...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/Yan_Joy/article/details/7809511510 Minutes to pandas10分钟pandas教程对于数据处理分析的新手，花十分钟熟悉pandas很有必要，一起开始吧~第一步要会导入pandas和其好基友们：In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as np...

一、举例的数据假设我有个六列的dataframe：一列是销售员，一列是所属团队，其它四列分别是四个季度的销售额。1新增列-基于原有列的全年销售额首先df['Total ']确保了你在该df内新增了一个column，然后累加便可。df['Total'] = df['Q1']+df['Q2']+df['Q3']+df['Q4']你可能想使用诸如sum()的函数进行这步，很可惜，sum()方法只能对...

介绍也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详...

带有重复值的轴索引：    obj = Series(range(5), index=['a', 'a', 'b', 'c']) obj.index.is_unique # 判断索引是否唯一，返回bool值 对于含有多个索引，在选取数据时，如果某个索引对应多个值，返回一个Series, 而对应单个值得，返回一个标量值。    对于  DataFrame对象与Series方法相似，选个单个唯一索引...

windows下保存to_csv文件会出现没有权限的问题，解决方法：先创建文件，再使用to_csv( )# 先创建文件并打开file = open("D:\\test\\census90.csv", "w")data.to_csv(file, index_label=False, index=False)# 关闭文件file.close()...