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  • python中panda的dateframe

    2017-08-14 18:53:00
    1 函数介绍 ...H:\\pythonCode\\4.2\\df.csv " ); (3)去掉行号 1 df.to_csv( " D:\\PA\\4.2\\df.csv " , index=False);   转载于:https://www.cnblogs.com/lanjianhappy/p/7359623.html

    1 函数介绍

    #to_csv函数的语法
    #函数原型
    # to_csv(filepath,sep=",",index=TRUE,header=TRUE)
    #参数介绍:
    #(1)导出的文件路径
    #(2)分隔符
    #(3)是否导出序号 默认为true
    #(4)是否导出列名 默认为true

    2 案例

    (1)创建

    1 df = DataFrame({
    2     'age': [21, 22, 23], 
    3     'name': ['KEN', 'John', 'JIMI']
    4 });

    (2)生成csv

    1 df.to_csv("H:\\pythonCode\\4.2\\df.csv");

    (3)去掉行号

    1 df.to_csv("D:\\PA\\4.2\\df.csv", index=False);

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/lanjianhappy/p/7359623.html

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  • pythonpanda模块2

    2021-05-03 23:36:30
    上一节说了Python的基础数据结构,这一节我来总结一下我所学到的pandas的部分知识点: Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据 1:...

    上一节中说了Python的基础数据结构,这一节我来总结一下我所学到的pandas的部分知识点:

    Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据

    1:pandas读取数据:

    data = pd.read_csv( my_file.csv )
    data = pd.read_csv( my_file.csv , sep= ; , encoding= latin-1 , nrows=1000, skiprows=[2,5])
    

    sep 代表的是分隔符。如果你在使用法语数据,excel 中 csv 分隔符是「;」,因此你需要显式地指定它。
    编码设置为 latin-1 来读取法语字符。
    nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。
    skiprows=[2,5] 表示你在读取文件的时候会移除第 2 行和第 5 行。

    最常用的功能:read_csv, read_excel
    其他一些很棒的功能:read_clipboard, read_sql

    2:pandas查看数据

    • 计算基本的统计数据
    data.describe()
    
    • 打印出数据的前 3 行。
    data.head(5)
    
    • .tail() 对应的是数据的最后5行。
    data.tail(5)
    
    • 打印出第3行,索引为3 的所有数据
     data.loc[3]
    
    • 第四到第六行(左闭右开)的数据子集
    data.loc[range(4,6)]
    

    今天先学到这里,后续接着补充
    一步一步提升,稳赢!!!
    无论什么事情,只要投入足够有效的时间才能把它做好。

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  • python模块panda介绍 panda是一个数据分析和处理的python库,使用时需要依赖numpy库,因此要import numpy 功能介绍 IO工具:进行文件的读写操作 索引和数据选择器:类似于Excel的筛选功能 多索引/高级索引 合并,...

    python模块panda介绍

    panda是一个数据分析和处理的python库,使用时需要依赖numpy库,因此要import numpy

    功能介绍

    IO工具:进行文件的读写操作
    索引和数据选择器:类似于Excel中的筛选功能
    多索引/高级索引
    合并,连接,比较
    重塑和数据透视:对表格的重新编排
    处理文本字符串
    处理丢失数据
    分类数据
    时间日期的处理
    计算工具:如计算数据方差等
    数据可视化:画图
    等等(不详细列举)

    panda中的数据结构

    数据的对齐是内在的
    两种主要的数据结构:Serial和DataFrame
    Series:是一维的带标签的数组,标签相当于索引,可以通过标签来查找对应的数据。如果没有自己传入标签值,panda会自动添加0,1,2…的整数标签
    例如:
    在这里插入图片描述
    DataFrame:是一个带有可能不同类型列的二维的电子表格,有行标签和列标签作为索引
    例如:
    在这里插入图片描述通过标签索引进行数据的筛选:
    在这里插入图片描述

    panda官方文档

    英文
    中文

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  • import pandas as pd df=pd.read_csv('ex1data.txt',names=['polutation','profit'])
  • 最近项目遇到一些需要处理CSV文件的地方,遇到一些问题,因此做一下总结。 读取CSV import pandas as pd # 读取CSV文件,指定哪些列要被读取进来 data = pd.read_csv(filePath, usecols=['a', 'b']) 选择...

    最近项目中遇到一些需要处理CSV文件的地方,遇到一些问题,因此做一下总结。

    1. 读取CSV
     import pandas as pd
     # 读取CSV文件,指定哪些列要被读取进来
     data = pd.read_csv(filePath, usecols=['a', 'b']) 
    
    1. 选择最后N条数据
    data = data.tail(N)
    ''' 
    假如选取了最后100条数据,行号从100开始,那这时候索引值就会从100开始,
    因为在我处理数据的过程中需要加上一列,索引对不上的话会出错。使用reset_index来重置索引
    '''
    data.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
    1. 拼接dataframe
    #在原有的数据上加上一列, axis = 0 竖向拼接,axis = 1 横向拼接
    data = pd.concat([data, data1], axis = 1)
    
    1. 根据某一列的值对dataframe进行分组
    for i, g in data.groupby(['user']):
        g = g.sort_values(by="probability")
        #删除item值重复的行
        g = g.drop_duplicates(subset='item', keep='last', inplace=False)
        
    
    展开全文
  • 如何熟练使用python panda 和 download CSV 技巧总结 如何下载CSV对于数据的基本分析数据的功能介绍引用 ) 如何下载CSV %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import...
  • python中读取panda某一列的数据

    万次阅读 2019-02-22 15:42:32
    感觉很有用的小方法 textFile=open(r'19.csv','rb') data= pd.read_csv(textFile) //读取最后一列的数据 label=data.ix[:,-1] //除了最后一列的数据 x_train=data.ix[:,0:-1]
  • 1 将手机号码分开为运营商,地区和号码段 1 from pandas import ... 3 df = read_csv("H:\\pythonCode\\4.6\\data.csv"); 4 5 6 #转换成字符数据 方便用slice 7 df['tel'] = df['tel'].astype(str)...
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  • H:\\pythonCode\\4.7\\data.csv " ); 12 13 #按照空格将品牌和参数信息分开为两列 14 newDF = df[ ' name ' ].str.split( ' ' , 1 , True); 15 16 #将列名修改 17 newDF.columns = [ ' band ' , ...
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  • Python 的Pandas库

    千次阅读 2017-07-13 21:18:42
    http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/70835495 Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction numpy是序列化的矩阵或者序列 pandas是字典形式的numpy,...Panda
  • Panda3D包含一个称为场景图Scene Graph的数据结构。场景图Scene Graph 是包含所有需要渲染的对象的树。树的根是一个名为render的对象。在首次插入到场景图Scene Graph之前,不会渲染任何内容。 为了将草景模型安装到...

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