一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，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。
来读取Excel文件。...如果安装出现异常，可以还需要先安装openpyxl： pip install openpyxl pandas库提供了几种便捷的方法来读取不同的数据源，包括Excel和CSV文件。...Sheet_name可以是字符串或整数，代表想要pandas读取的工作表。 header通常是一个整数，用于告诉要将工作表的哪一行用作数据框架标题。 names通常是可以用作列标题的名称列表。...图3：指定列标题所在行 names 如果不喜欢源Excel文件中的标题名，可以使用names参数创建自己的标题名。...图4：自定义列标题名称 usecols 通过指定usecols，我们限制加载到Python中的Excel列，如果你有一个大型数据集，并且不需要所有列，就可以使用这个参数。
我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...我们将使用的唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。更改这些参数的值以更好地了解它们的用法。...这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...，可以通过传递另一个名为name的参数。
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序; ? 创建数据 该数据集将包括1,000个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...获取数据 要读取文本文件，我们将使用pandas函数read_csv。 ? 这就把我们带到了练习的第一个问题。该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。...这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） ?...可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。...这意味着1000行需要变为5.我们可以通过使用groupby函数来完成此操作。 ? 在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点。
最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。...具体步骤 1、查看源数据 在pycharm中可以打开tsp文件，可以发现，所有数据集格式都一致，从第七行开始是具体数据，第一列是标号，第二列是城市的x坐标，第三列是城市y坐标。...3、读取城市序号 进行完上面的操作后，df就成为了一个DateFrame对象，索引时需注意，第一个为列标，第二个为行标（和二维数组的索引顺序相反） 由于最后一行以EOF结束，因此我们需读取len(df)...city = np.array(df[0][0:len(df)-2]) 这里用到的是numpy的array，通过tolist,可以将其转换成列表。...city_name = city.tolist() 4、读取城市坐标 读取城市坐标和上面就比较类似了，分别用两个array进行读取，之后再用zip一一配对。
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5]) 这个运行后，我们打印s，得到的结果是这样的：左边第一列是行标，第二列开始是内容 我们也可以创建个多列的，...s = pd.Series({"a":1,"b":2}) print(s) 结果如下： 但是这样创建看起来就不舒服，所以我们用DataFrame方法来创建。...创建复合型序列 df = pd.DataFrame({'a':1,"b":pd.Series([1,2,3]),"c":pd.Timestamp('20211229'),'D':"测试开发干货"}) 通过...print(df.columns) # 查看数索引列标 Df = df.sort_index(axis=1,ascending=True) # 按轴由小到大排序 Df = df.sort_values...# 写入excel DF = pd.read_excel('data.xlsx','sheet1') # 读取excel - END -
i是行选择器，j是列选择器。...表示附加修饰符。当前可用的修饰符是by()、join()和sort()。这个工具包与pandas非常相似，但更侧重于速度和大数据支持。...目标 我们的目标是通过这些数据来预测，那些最有可能拖欠抵押贷款的借款人。在开始分析之前，我们将使用Python Datatable来获得基本分析。...它可以自动检测和解析大多数文本文件的参数，从.zip档案或url加载数据，读取Excel文件等等。 现有数据没有列标头，我们需要从列文件手动输入这些列标头。...在Performance数据集中，我们只对LoanID和ForeclosureDate列感兴趣，因为这将为我们提供借款人身份证号，以及它们最终是否会违约。...join Acquisition and Performance数据frames 现在，让我们通过使用theLoanID列执行内部连接来组合Acquisition和Performance frames。
本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...与merge操作类似，join可看做是merge的一个简化版本，默认以索引作为连接字段，且仅可通过DataFrame来调用，不是Pandas的顶级接口（即不存在pd.join方法）。...loc是用于数据读取的方法，由于其也支持传入逻辑判断条件，所以自然也可用于实现数据过滤，这也是日常使用中最为频繁一种； 通过query接口实现，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，实际上pandas...group by关键字用于分组聚合，实际上包括了分组和聚合两个阶段，由于这一操作属于比较规范化的操作，所以Pandas和Spark中也都提供了同名关键字，不同的是group by之后所接的操作算子不尽相同...limit关键字用于限制返回结果条数，这是一个功能相对单一的操作，二者的实现分别如下： Pandas：可分别通过head关键字和iloc访问符来提取指定条数的结果； Spark：直接内置了limit算子
xlwings还可以和matplotlib、numpy以及pandas无缝连接，支持读写numpy、pandas的数据类型，将matplotlib可视化图表导入到excel中。...sht.range('A1').value 清除单元格内容和格式 sht.range('A1').clear() 获取单元格的列标 sht.range('A1').column 获取单元格的行标 sht.range...('A1').row 获取单元格的行高 sht.range('A1').row_height 获取单元格的列宽 sht.range('A1').column_width 列宽自适应 sht.range(...= np.array((1,2,3)) sht.range('F1').value = np_data 支持将pandas DataFrame数据类型写入excel import pandas as...name='MyPlot', update=True) xlwings与VBA互相调用 xlwings与VBA的配合非常完美，你可以在python中调用VBA，也可以在VBA中使用python编程，这些通过
实际练习：通过解决实际问题来练习你的技能，可以是工作中的项目，也可以是自己感兴趣的数据集。 在线资源：利用在线教程、视频课程、社区论坛和官方文档来学习。...增加数据 插入行或列：右键点击行号或列标，选择“插入”。 输入数据：直接在单元格中输入数据。 2. 删除数据 删除行或列：右键点击行号或列标，选择“删除”。...安装Pandas 如果尚未安装Pandas，可以通过pip安装： pip install pandas 基础操作 读取数据：使用pandas.read_csv()或pandas.read_table(...import pandas as pd data = pd.read_csv('path_to_file.csv') 增加列：通过直接赋值增加新列。...Pandas提供了类似于R语言中的数据操作功能，使得数据处理变得非常直观和方便。 在Python中，处理表格数据的基础包是Pandas，但它本身已经是一个非常强大的库，提供了许多高级功能。
Python与算法社区 第 445 篇原创，干货满满 三步加星标 01 02 03 三步加星标 你好！...我是 zhenguo 今天数据分析小技巧系列第 4 集，前三集在这里： Pandas数据分析小技巧系列 第三集 Pandas 数据分析小技巧系列 第二集 Pandas 数据分析小技巧系列 第一集 小技巧...12 dt 访问器求时分(HH:mm)的分钟差 构造如下四行两列的数据，时间格式为：HH:MM ?...datetime格式，这里需要注意：需要首先将两列转化为 str 类型。...小技巧15 100G 数据如何先随机读取1%？ 对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取的这么大数据的时候，我们有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？
通过数据类型选择columns 数据分析过程可能会需要筛选数据列，比如只需要数值列，以经典的泰坦尼克数据集为例： import seaborn as sns # 导出泰坦尼克数据集 df = sns.load_dataset...如果说我只要需要数值列，也就是数据类型为int、float的列，可以通过select_dtypes方法实现： df.select_dtypes(include='number').head() 选择除数据类型为...还是用泰坦尼克数据集： import seaborn as sns # 导出泰坦尼克数据集 df = sns.load_dataset('titanic') df.info() 标红色地方是有缺失值的列...=True) 当然你还可以用最大最小值、分位数值等来替换缺失值。...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。
项目地址：https://github.com/petl-developers/petl 星标：1.2K 派生：188 petl 架构 安装 在使用 petl 前，我们需要先通过 pip 来安装它...主要特性 数据读写 使用 petl，你可以轻松地完成各种数据格式之间的读取和写入操作。...JSON 格式并写入文件 etl.tojson(table, 'example.json') 数据转换与过滤 petl 提供了多种方式来转换和过滤数据，无论是行还是列，都能用简单的操作来处理。...income_by_job)) 更详细的高级应用，可以参考项目文档：petl 详细文档[1] 实践 让我们来一个真实的场景模拟。...它可能不像 Pandas 那样功能齐全，但在某些场景下，它的确是一个更佳的选择。
算法原理理解得再清楚，最终也需要通过编写代码来真正实现功能和解决问题。...连接数据表 add 数学运算 标（向）量加法 subtract 数学运算 标（向）量减法 multiply 数学运算 标（向）量乘法 divide 数学运算 标（向）量除法 exp 数学运算 以e为底的指数运算...数据清洗工作一般使用Pandas来完成，特征工程也可通过Pandas完成。Pandas官网见图2-5。 ? ▲图2-5 Pandas官网首页 1. Pandas的安装 安装Pandas可以有两种方法。...通过Pip安装，命令如下： pip install -U pandas 或通过 Conda安装，命令如下： conda install pandas 2....read_csv 读取数据 从CSV格式文件中读取数据 read_excel 读取数据 从电子表格中读取数据 read_json 读取数据 从json格式的文件中读取数据 read_clipboard
通过数据类型选择columns 数据分析过程可能会需要筛选数据列，比如只需要数值列，以经典的泰坦尼克数据集为例： import seaborn as sns # 导出泰坦尼克数据集 df = sns.load_dataset...如果说我只要需要数值列，也就是数据类型为int、float的列，可以通过select_dtypes方法实现： df.select_dtypes(include='number').head() ?...标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...=True) 当然你还可以用最大最小值、分位数值等来替换缺失值。...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。 ?
之后使用他们分别读取了8个不同真实数据集。 那么，测试的结果又是如何呢？让我们来一起看下。 同构数据集的性能 首先从同构数据集开始进行性能测试。...由于Pandas不支持多线程，因此报告中的所有数据均为单线程的速度。 浮点型数据集 第一个数据集包含以1000k行和20列排列的浮点值。 ? Pandas需要232毫秒来加载此文件。...Pandas需要546毫秒来加载文件。 使用R，添加线程似乎不会导致任何性能提升。...混合型数据集 此数据集具有10k行和200列。这些列包含的数据值类型有：String，Float，DateTime、Missing。 ? Pandas大约需要400毫秒来加载此数据集。...宽数据集 这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。 ? Pandas需要7.3秒才能读取数据集。
1.读取 data.table用时89秒，内存峰值消耗7G modin.pandas用时58秒，内存峰值消耗25G 本测试所用的是modin[ray]，似乎modin.pandas一直有内存管理的问题，...(id4, id5)] modin用时174秒，由于modin暂不支持多列的groupby，实际上还是用的pandas的groupby x.groupby([‘id4’,‘id5’]).agg({‘v3...首先，用presto从hive中读取数据，从ADB读取数据，数据量在5G左右。中间涉及到PCA以及其他计算，最后入库mysql，该任务每天跑一次 。...一个可行的实施方案为Rpresto、RMysql提供I/O支持，data.table提供主体ETL，crontab提供调度服务。...标*的部分为还没有测试过。
MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 4....在其内部，它只是一个扁平的标签序列，如下图所示： 还可以通过对行标签进行排序来获得同样的groupby效果： sort_index 你甚至可以通过设置一个相应的Pandas option 来完全禁用可视化分组...Stacking and unstacking Pandas并没有为列提供set_index。...它仍然可以用sort_index方法来完成，但是可以通过以下参数来进一步微调： 要对列级进行排序，请指定 axis=1。...然而，在读取这样的文件时，Pandas无法自动解析MultiIndex，需要用户提供一些提示。
1.库的相关简介 python里面是通过模块体现库的，可以降低程序员的使用成本，提高程序的开发效率； 标准库：官方提供的； 第三方库：其他的大佬做出来的（数量庞大）; 2.数据处理之添加新列 import...pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df的"性价比评分"列 df["性价比评分...，并且更新原来的数据； import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df...的"性价比评分"列 df["性价比评分"] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 计算氛围评分，通过赋值，将结果添加为df的"氛围评分"列 df["氛围评分"] = (df["...pandas as pd # 读取路径为"/Users/clean/视频会员订单数据源.csv"的文件，赋值给变量df df = pd.read_csv("/Users/clean/视频会员订单数据源
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