在Pandas中将列拆分为行 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Python pandas依列拆分为多个Excel文件

问题：Python pandas依列拆分为多个Excel文件实例：下面成绩表中按“班别”拆分为多个工作簿，一个班一个文件 ====代码==== import pandas as pd data =...pd.read_excel("D:\yhd_python\yhd-python依列拆分Excel\汇总.xlsx") rows = data.shape[0] #获取行数 shape[1]获取列数 print

2.4K2 0

pandas列合并为一行

将dataframe利用pandas列合并为一行，类似于sql的GROUP_CONCAT函数。...cat [0.019208] 5 利用 groupby 去实现就好，spark里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行

2.8K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pandas基础：在Pandas数据框架中移动列

标签：pandas，Python 有时候，我们需要在pandas数据框架内移动一列，shift()方法提供了一种方便的方法来实现。...在pandas数据框架中向上/向下移动列要向下移动列，将periods设置为正数。要向上移动列，将其设置为负数。注意，只有数据发生了移位，而索引保持不变。...目前，如果想使用freq参数，索引必须是datetime类型的数据，否则pandas将引发NotImplementedError。向左或向右移动列可以使用axis参数来控制移动的方向。...默认情况下，axis=0，这意味着移动行（向上或向下）；设置axis=1将使列向左或向右移动。在下面的示例中，将所有数据向右移动了1列。因此，第一列变为空，由np.nan自动填充。...Pandas.Series shift()方法如前所述，Series类还有一个类似的shift()方法，其工作方式完全相同，只是它对一个系列（即单个列）而不是整个数据框架进行操作。

4.3K2 0

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

11.2K0 0

在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] 全面的测试我们测试了所有可用列： def iterfullA(d):

5.6K0 0

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历iteritems(): for index, row in df.iteritems...(): print(index) # 输出列名 1 2 for row in df.iteritems(): print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列 1 2

10.2K2 0

Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

3.3K0 0

使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...：布尔索引位置索引标签索引使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...布尔索引该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行

22.6K1 0

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值（1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1

21.3K2 1

怎么才能用pandas删除第一列第0行？

一、前言前几天在Python白银交流群【unswervingly】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：问题截图如下：二、实现过程这里【dcpeng】给了一个思路，在读取的时候使用参数skiprow...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

5911 0

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数【知识点】用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

6.4K3 0

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...获取第0行数据 Df ?...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",

2.9K1 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。

30.2K6 0

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。

28.9K3 0

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-...Part 4：延伸以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？

2.9K3 0

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...default from 0.13), or switch to the view from df.info() (the behaviour in earlier versions of pandas...display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when...In case python/IPython is running in a terminal this can be set to None and pandas will correctly

13.3K2 0

在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位

一、前言前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。他的数据是word格式的，还需要重新另存为一份，这里放个简单截图。...这篇文章主要盘点了一个在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Edward】提问，感谢【月神】、【格格物 এ คิดถึง】给出的代码和具体解析，感谢【瑜亮老师】、【猫药师Kelly】、【dcpeng】、【哈佛在等我呢~】等人参与学习交流。

7062 0

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

1.7K1 0

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码：至此，粉丝不再修改需求。总算是告一段落了。三、总结大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】

1.5K1 0

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（中篇）

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。这里他的最新需求，如上图所示。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】

1.4K1 0

点击加载更多

Python pandas依列拆分为多个Excel文件

pandas列合并为一行

Pandas基础：在Pandas数据框架中移动列

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

在pandas中遍历DataFrame行

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

Pandas库的基础使用系列---获取行和列

使用pandas筛选出指定列值所对应的行

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

怎么才能用pandas删除第一列第0行？

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（中篇）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐