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简单好用!教你用Pandas 读取异常数据结构 Excel!

内容如下 指定列读取 一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数...usecols 来进行规避处理 比如上面的 Excel 数据,如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取,会得到如下结果 我们得到了很多未命名的列以及很多我们根本不需要的列数据...date 字段 usecols 可以接受一个 Excel 列的范围,例如 B:F 并仅读取这些列,header 参数需要一个定义标题列的整数,它的索引从0开始,所以我们传入 1,也就是 Excel 中的第...src_file,     header=1,     usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用...    cols = []     for col in row:         cols.append(col.value)     rows_list.append(cols) df = pd.DataFrame

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    两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法,拿走不谢!

    内容如下 文末可以获取到该文件 指定列读取 一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第...A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols 来进行规避处理 比如上面的 Excel 数据,如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取,会得到如下结果 我们得到了很多未命名的列以及很多我们根本不需要的列数据...date 字段 usecols 可以接受一个 Excel 列的范围,例如 B:F 并仅读取这些列,header 参数需要一个定义标题列的整数,它的索引从0开始,所以我们传入 1,也就是 Excel 中的第...src_file, header=1, usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用...cols = [] for col in row: cols.append(col.value) rows_list.append(cols) df = pd.DataFrame

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    【MySQL】MySQL表的增删改查(进阶篇)——之约束条件

    1.NOT NULL:指示某列不能存储 NULL 值 2.UNIQUE:保证某列的每行必须有唯一的值 DEFAULT:规定没有给列赋值时的默认值 PRIMARY KEY:NOT...确保某列(或两个列多个列的结合)有唯一标识,有助于更容易更快速地找到表中的一个特定的记录 FOREIGN KEY: 保证一个表中的数据匹配另一个表中的值的参照完整性 看不懂???...| +------+-----------+ 注解:这里在添加约束条件后,再次查看表的结构,可以发现此时的default变为了‘未命名’,再次插入数据时,不给名字进行数据填入,此时就会默认为‘未命名...此时我们在插入数据时,学生的班级id就不能够不是父类表的班级id之外了,这里小编就不再过多演示; 注解: 1.在指定列进行关联的时候,父类的这一类必须是主键或者是unique; 2.子类的与父类关联的列...,插入和修改会被父类约束,但是其他的列,可以随意修改和插入; 3.在删除时,由于父类时子类表的参考,所以无法先删除父表,得先删除子类的表后,然后再次删除父类这个表。 ️

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    Pandas数据合并:concat与merge

    二、concat的基本用法(一)概述concat函数用于沿着一个特定的轴(行或列)将多个Pandas对象(如DataFrame或Series)连接在一起。...axis:指定连接的方向,默认为0,表示按行连接;1表示按列连接。join:控制连接时如何处理索引对齐。可选值有'inner'(取交集)和'outer'(取并集),默认为'outer'。...left_on和right_on:当左右两侧用于合并的列名不同时,分别指定左右两侧的列名。suffixes:当存在重名列时,给左右两侧的列添加后缀以区分。...对于concat,当join='outer'时,如果不同对象之间的索引不完全一致,可能会导致结果中出现NaN值。可以通过检查索引的一致性或者调整join参数来解决。...对于concat,可以通过选择特定的列或者重命名列来避免。对于merge,使用sufixes参数可以很好地解决这个问题。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十三)

    创建多个引用会保持不必要的引用存在,因此会影响性能,因为写时拷贝。 写时拷贝优化 新的惰性拷贝机制,直到修改问题对象并且仅当该对象与另一个对象共享数据时才进行拷贝。...当启用写时拷贝时,这些方法返回视图,与常规执行相比提供了显著的性能改进。 ## 如何启用写时拷贝 写时拷贝可以通过配置选项copy_on_write启用。...当启用写时复制(Copy-on-Write)时,这些方法返回视图,与常规执行相比,这提供了显著的性能改进。 如何启用写时复制 可以通过配置选项 copy_on_write 启用写时复制。...注意 当只使用MultiIndex的一些级别连接DataFrame时,多余的级别将从结果连接中删除。...keys参数会为结果的索引或列添加另一个轴级别(创建一个MultiIndex),将特定键与每个原始DataFrame关联起来。

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    肝了3天,整理了90个Pandas案例,强烈建议收藏!

    如何获取 Series 的索引和值 如何在创建 Series 时指定索引 如何获取 Series 的大小和形状 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 Head() Tail() Take() 使用切片获取...Series 子集 如何创建 DataFrame 如何设置 DataFrame 的索引和列信息 如何重命名 DataFrame 的列名称 如何根据 Pandas 列中的值从 DataFrame 中选择或过滤行...DataFrame 时指定索引和列名称 使用 iloc 进行切片 iloc 和 loc 的区别 使用时间索引创建空 DataFrame 如何改变 DataFrame 列的排序 检查 DataFrame...列的数据类型 更改 DataFrame 指定列的数据类型 如何将列的数据类型转换为 DateTime 类型 将 DataFrame 列从 floats 转为 ints 如何把 dates 列转换为 DateTime...DataFrame 中元素的排名 在多列上设置索引 确定 DataFrame 的周期索引和列 导入 CSV 指定特定索引 将 DataFrame 写入 csv 使用 Pandas 读取 csv 文件的特定列

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    DataFrame既然可以通过其他类型数据结构创建,那么自然也可转换为相应类型,常用的转换其实主要还是DataFrame=>rdd和DataFrame=>pd.DataFrame,前者通过属性可直接访问...以及对单列进行简单的运算和变换,具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法,例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列,而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的新列。...,当接收列名时则仅当相应列为空时才删除;当接收阈值参数时,则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates:删除重复行 二者为同名函数,与pandas...:删除指定列 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: withColumn:在创建新列或修改已有列时较为常用,接收两个参数,其中第一个参数为函数执行后的列名(若当前已有则执行修改,否则创建新列...,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列,返回一个筛选新列的DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多列的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多列时首选

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    Pandas数据聚合:groupby与agg

    本文将从基础概念、常见问题、常见报错及解决方案等方面,由浅入深地介绍如何使用Pandas的groupby和agg方法,并通过代码案例进行详细解释。...常见的聚合函数包括sum()、mean()、count()、min()、max()等。 常见问题 重复值处理:当分组键存在重复值时,默认情况下会根据这些重复值创建新的分组。...TypeError: 当尝试对非数值类型的数据应用某些聚合函数(如求和)时,可能会遇到类型错误。确保所有元素属于同一类型,或者使用适当的转换函数。...通常按照从高到低的重要性依次列出列名。 不同类型组合:当涉及不同数据类型的列一起聚合时(如数字与日期),应确保逻辑上的合理性。 性能考虑:随着参与聚合的列数增加,计算量也会相应增大。...这对于实现特定业务逻辑非常有帮助。自定义函数需要接收一个Series作为输入,并返回一个标量值。 多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。

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    7个有用的Pandas显示选项

    andas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时,默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下,我们可能希望更改所显示内容的格式。...pd.set_option('display.min_rows', 20) 如果将min_rows设置为20,那么当查看时,将看到顶部有10行,底部有10行。...2、控制显示的列数 当处理包含大量列的数据集时,pandas将截断显示,默认显示20列。...=(100,25)) df = pd.DataFrame(arr_data) df 要查看显示上的更多列,可以更改display.max_columns参数 pd.set_option('display.max_columns...但是这可能会导致其他问题,例如当有图片时这会变得很难看。 3、禁止科学记数法 通常在处理科学数据时,你会遇到非常大的数字。

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    Python数据科学(六)- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

    1.资料筛选 #存储元素与切割 import pandas as pd df = pd.DataFrame(info) df.ix[1] # 查看特定的列 df[['name', 'age']] # 查看特定列的特定内容...缺失值可能会导致数据分析时产生偏误的推论 缺失值可能来自机械的缺失或者人为的缺失 机械缺失 例: 机械故障,导致数据无法被完整保存 人为缺失 例:受访者拒绝透露部分信息 import pandas...().sum() 分开计算每一栏缺失值的数量 3.补齐遗失值 处理缺失值常规的有以下几种方法 舍弃缺失值 这种情况适用于当缺失值占数据比例很低时 使用平均数、中位数、众数等叙述性统计补齐缺失值 使用内插法补齐缺失值...(thresh=2) 2.舍弃含有缺失值的列 增加一包含缺失值的列 df['employee'] = np.nan 舍弃皆为缺失值的列 df.dropna(axis=1, how = 'all')...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义(axis参数作用方向图示): 3

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    Python代码实操:详解数据清洗

    本文示例中,主要用了几个知识点: 通过 pd.DataFrame 新建数据框。 通过 df.iloc[] 来选择特定的列或对象。 使用Pandas的 isnull() 判断值是否为空。...通过Pandas的 drop_duplicates() 删除数据记录,可指定特定列或全部。...更有效的是,如果数据中的缺失值太多而无法通过列表形式穷举时,replace 还支持正则表达式的写法。 当列中的数据全部为空值时,任何替换方法都将失效,任何基于中位数、众数和均值的策略都将失效。...当列中含有极大值或极小值的 inf 或 -inf 时,会使得 mean() 这种方法失效,因为这种情况下将无法计算出均值。...,通常当阈值大于2.2时,就是相对异常的表现值。

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    由于许多潜在的 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定的了解,因此本页旨在提供一些案例,说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格的各种操作。...,read_csv 可以采用多个参数来指定应如何解析数据。.../tips.xlsx") 如果您希望随后访问 tips.xlsx 文件中的数据,您可以使用以下命令将其读入您的模块。 tips_df = pd.read_excel("....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。...请记住,Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下: 4. 提取第n个单词 在 Excel 中,您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。

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    给数据科学家的10个提示和技巧Vol.3

    该博客由一群数据科学家所运营,专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧,主要是用Python和R实现。...,其中一个列是JSON格式的,此时希望提取特定的信息。...3.2 利用applymap改变多个列的值 通过一个示例演示如何使用applymap()函数更改pandas数据框中的多个列值。...Truncated 0 2020-03-11 2020-03-01 1 2021-04-26 2021-04-01 2 2021-01-17 2021-01-01 3.6 添加多个CSV文件到数据框中 当一个特定的文件夹中有多个...3.7 连接多个CSV文件并保存到一个CSV文件中 当一个特定文件夹中有多个CSV文件,此时想将它们连接起来并保存到一个名为merged.csv的文件中。

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    Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

    arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。...所以无论自定义聚合器是如何实现的,结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。  ...我们还可以构建自定义聚合器,并对每一列执行多个特定的聚合,例如计算一列的平均值和另一列的中值。 性能对比 就性能而言,agg比apply稍微快一些,至少对于简单的聚合是这样。...当对多个聚合进行测试时,我们会得到类似的结果。...apply的一些问题 apply灵活性是非常好的,但是它也有一些问题,比如: 从 2014 年开始,这个问题就一直困扰着 pandas。当整个列中只有一个组时,就会发生这种情况。

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    在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

    (1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame,想应用如下的 IF 条件 时,填值 True > 4时,填值 False...,IF 条件如下: 当name是Bill时,填值 Match 当name不是Bill时,填值 Mismatch 实现代码如下: import pandas as pd names = {'First_name...,我们尝试实现下面的 IF 条件: 当name是Bill或者Emma时,填值 Match 当name既不是Bill也不是Emma时,填值 Mismatch 实现代码如下: import pandas as...IF 条件,有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件,然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0,将该列数字调整为

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