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用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

最后，需要 Python（re）的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...为此，我们必须使用 Excel 用户的旧喜爱：数据透视表。幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

最后，需要 Python（re）的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...为此，我们必须使用 Excel 用户的旧喜爱：数据透视表。幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用

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    图解pandas模块21个常用操作

    1、Series序列 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

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    Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

    (data) # 切片操作 print(df.iloc[1:3, :]) # 过滤操作 print(df[df['Age'] > 30]) 数据缺失值处理（案例8：处理缺失值） import pandas...，包括时间序列分析、合并与连接数据等。...(data2) # 合并两个DataFrame df_merged = pd.concat([df1, df2]) print(df_merged) 数据透视表 数据透视表是一种用于对数据进行汇总和聚合的功能...创建数据透视表 首先，我们创建一个包含姓名、年份、销售额和利润的DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie...文件读写 Pandas提供了各种方法来读取和写入不同格式的文件，如CSV、Excel和SQL等。 读取和写入CSV文件 要读取CSV文件，可以使用read_csv函数，并提供文件路径作为参数。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?...how参数是一个字符串，它表示四种连接 方法之一， 可以合并两个DataFrame： ' left '：包括df1的所有元素， 仅当其键为df1的键时才 包含df2的元素 。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    读取和写入CSV文件 构建DataFrame的一个常见方法是通过读取CSV（逗号分隔的值）文件，如该图所示： pd.read_csv()函数是一个完全自动化的、可以疯狂定制的工具。...DataFrame算术 你可以将普通的操作，如加、减、乘、除、模、幂等，应用于DataFrame、Series以及它们的组合。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。

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    在Python中利用Pandas库处理大数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非 空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

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    【学习】在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非 空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...以及 pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

    3.2K70

    Pandas库常用方法、函数集合

    ），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个...dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut...: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower...pandas.DataFrame.plot.hexbin：绘制六边形分箱图 pandas.DataFrame.plot.hist：绘制直方图 pandas.DataFrame.plot.line：绘制线型图...,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot：绘制时滞图，用于检测时间序列数据中的模式、趋势和季节性 pandas.plotting.parallel_coordinates

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    【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。

    2.3K50

    使用Python Pandas处理亿级数据

    连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

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    使用Python Pandas处理亿级数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。

    6.8K50

    使用 Pandas 处理亿级数据

    连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 *DataFrame.notnull() *，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna()两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个","，所以移除的9800万...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

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    （数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

    pd.DataFrame()中的常用参数： data:可接受numpy中的ndarray，标准的字典，dataframe，其中，字典的值可以为Series,arrays,常数或列表 index：数据框行的索引值...3.数据框的拼接操作 pd.concat()方法： pd.cancat()的相关参数: objs:要进行拼接的数据框名称构成的列表，如[dataframe1,dataframe2] axis:按行向下拼接...可以看出，当how=’inner‘时，得到的合并数据框会自动剔除存在数据缺失的行，只保留完美的行，'outer'时则相反 dataframe.join() join()的一些常用参数： other：...dataframe.pivot() pivot()的一些参数： index：字符串或对象，作为透视表的行标签 columns：字符串或对象，作为透视表的列标签 values：生成新数据框的值（即透视表的作用区域...型变量 df.notnull()：与isnull()方法返回的值相反 '''创造含有缺失值的数据框''' import pandas as pd left = pd.DataFrame({'A': ['

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...在 Excel 中，我们对数据透视表使用以下配置： 等效的Pandas代码。

    19.6K20

    深入探索Pandas库：Excel数据处理的高级技巧

    数据清洗 在处理数据时，我们经常需要清洗数据，包括填充缺失值和替换数据。 填充缺失值 处理缺失数据是数据分析中常见的任务。...我们可以使用fillna方法来填充缺失值： # 填充缺失值 df.fillna(value='Unknown', inplace=True) 替换数据 替换DataFrame中的值也是一个常见的需求：...： # 聚合函数 df.groupby('age').mean() 透视表 创建透视表以分析数据的不同维度，是探索数据关系的有效方法： # 创建透视表 pd.pivot_table(df, values...： # 合并数据 result = pd.merge(df1, df2, on='name', how='inner') 连接数据 在索引上连接数据，可以扩展DataFrame的行数： # 连接数据 result...table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False) 通过这些高级技巧，我们可以看到Pandas在处理Excel数据时的更多可能性。

    6500

    python数据分析之pandas包

    参考链接： Python | 使用Pandas进行数据分析 相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的...DataFrame合并pandas知识体系图  Pandas是一个开源的Python数据分析库。...as pd from pandas import DataFrame,Series  读取文件  #读取文本格式的数据 pd.read_csv('',nrows=1) #读取带分隔符的数据，如txt等...                  'lval':[4,5,6,7]}) left right pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer') #注意，在进行一列连接时...，DataFrame对象中的索引会被丢弃掉 pd.merge(left,right,on='key1') #suffixes附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串 pd.merge(left

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