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  • Python处理表格数据
    千次阅读
    2019-03-08 19:37:33

     

    之前是直接用Excel处理数据,后来觉得实在是繁琐,尤其在数据量过大的情况下,特此去学了用python处理数据。学完之后不禁感叹pandas的强大。

    Excel和CSV的处理方式大致相同,以下用csv举例。均为一些基础操作。

    1.读取表格

    import pandas as pd
    new_data=pd.read_csv('/Users/ymhzb1994/Desktop/movie/movielens.csv')
    #如果文件没有表头,还可以自己添加表头
    new_data=pd.read_csv('/Users/ymhzb1994/Desk/data.csv',header=None,names = ['userId','movieId','rating'] )

    2.查看数据

    #查看前12行  head()的()中为空为默认前5行
    new_data.head(12)
    #查看表尾后几行
    new_data.tail()

    3.去除重复数据

    new_data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=True)

    (1)subset:按照哪些列重复进行删除

         subset=None时,全部列重复则删除该行;

        若仅userid和movieId重复,就删除该行,则subset=['userid','movieId']

      (2)keep=None  删除所有重复数据;kepp=‘first’保留第一次出现的重复行;keep='last' 保留重复行出现的最后一次

    (3)inplace=True 是在原来的datafram上去除;inplace=False是 产生一个副本

    如:

    data_distinct=new_data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)

    4.选取其中几列作为新的datafram

    data_select=new_data[['userid','movieId']]

    5.存成新的表

    data_select.to_csv('/user/my/newdata.csv')

     

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    准备test数据

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    首先,准备一个excel。以以下代码为例,在当前目录下生成一个Excel文件:test.xslx。

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
    df['num1'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    df['num2'] = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
    print(df)
    df.to_excel('test.xlsx')
    

    在这里插入图片描述
    生成的这个Excel如图所示:
    在这里插入图片描述


    Excel转html

    在这里插入图片描述

    读取这个excel文件,并转变为html文件:

    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('test.xlsx')
    df.to_html('mrbooks.html', header=True, index=False)
    

    如图生成了一个html文件,
    在这里插入图片描述
    经过浏览器渲染后展示如下:
    在这里插入图片描述


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