pandas的map方法使用 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3)), columns=list('bde'), index=range(4)) print(data) def mapfun(a): return str(a) + 'xxxxxxxxxxx' result=data['d'].map(mapfun) print(result) d1 =…

过滤不为空的数据 df[df['PLANR']==''] 获取某列某行数据(某个单元格数据) df['MNG02'][0] 根据判断条件筛选数据 df[df['DAT00'] < temp_time] 获取整列数据集合 tmp_df.get('DAT00').unique() 从原来的dataFrame中提取需要的列 组成新的dataFrame dataFrame[['col1','col2','col3']] dataFrame进行分组 dataFrame.groupby(['col1','c…

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') pandas.Series.duplicated(self, keep='first')…

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first') pandas.Series.duplicated(self, keep='first') 其中参数解释如下: subse…

pip install pandas pip install xlrd 大量记录的时候,用EXCEL排序处理比较费劲,EXCEL程序动不动就无响应了,用pands完美解决. # We will use data structures and data analysis tools provided in Pandas library import pandas as pd # Import retail sales data from an Excel Workbook into a data…

对numpy中的array进行了了解,array方法的取值arr_2d[0:2, 0:2] pandas 1,read_CSV方法 2,head方法 3,loc方法,取值前开后开, 4,replace方法 5,astype 6,行列取值 7,iloc方法,按维度取值,先取行,再取列 8,value_counts 9,drop方法,axis ,0为行,1为列 10,inplace方法 原地修改 11,bool取值…

1.DataFrame 按照列和按照行进行索引数据 按照列索引 df[’column_name’] 按照行索引 df.loc[’row_key’] 或 df.iloc[index] 2.先行后列索引单元格数据/先列后行索引单元格数据 df.loc[’row_key’][’column_name’] #先行后列 df[’column_name’][’row_key’] #先列后行 3.df 删除和新增列/行 df.drop[’ch’] #drop 掉了一个行,但是要加 inplace=true 是…

pandas数据清洗:http://www.it165.net/pro/html/201405/14269.html data=pd.Series([1,2,3,4]) data.replace([1,3], np.nan)#一次替换多个,可以传入一个由待替换值组成的列表以及一个替换值: #传入的参数也可以是字典: data.replace({4: np.nan, 2: 111}) 贴吧爬取得数据,vehicle字段需要处理一下,即把vehicle字段的某些值做下替换: import panda…

1.sys:1: DtypeWarning: Columns (0,1) have mixed types. Specify dtype option on import or 解决办法:PANDAS默认使所占用空间最小的类型来储存数据.df = pd.read_csv('XXX.csv', low_memory=False) 2.comparing dtype [float64] array with a scalar of type [bool] in Pandas DataFrame 符号…

#!/usr/bin/python import pandas as pd df = pd.read_excel('c:\data\zichan.xlsx') df_sn = pd.read_excel('c:\data\SN.xlsx') sn_series = pd.Series(df_sn['SN'].values) print(sn_series.size) new_df = df[~df['SN'].isin(sn_series)] new_df.to_excel('c:\data\o…