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pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 e_file = pd.ExcelFile('7月下旬入库表.xlsx') 6 data = e_file.parse('7月下旬入库表') 7 8 #print(data) 9 10 #pt1 = pd.pivot_table(data, index=['销售商'], columns=[…
Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…
2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…
利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价,此处仅对两种方式进行介绍,若有彻知者还望指教. 下面以如下数据作为示例进行介绍: 数据示例 dic = { "owner_name" : "samssmilin", "photo_id" : "602880671", "…
主要分为:级联:pd.concat.pd.append 合并:pd.merge 一.numpy级联的回顾 详细参考numpy章节 https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11287238.html 二.pd中concat函数 1.简单级联 和numpy的级联类似,默认增加行数,通过axis(默认为0)来控制  在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN. 并且,级联可以重复: 可以通过ignore_in…
import numpy as np import pandas as pd Data contained in pandas objects can be combined together in a number of ways: pandas.merge connects rows in DataFrame based on one or more keys. This will be familiar to users of SQL or other relational databas…
一. 二分法的适用条件 二分法查找适用于数据量较大时, 但是数据需要先排好顺序. 优点: 二分法查找效率特别高 缺点: 二分法只适用于有序序列 二. 二分法的主要思想是:设查找的数组区间为array[low, high](1)确定该区间的中间位置k(2)将查找的值T与array[k]比较. 若相等, 查找成功返回此位置, 否则确定新的查找区域, 继续二分查找. 区域确定如下: 1) T < array[k] 由数组的有序性可知T < array[k,k+1,……,high], 故新的区间为ar…
情景 假设有一堆长度为1000的数据,我现在只想要其中800个并且要求整体趋势一样,那就可以试试使用linspace进行等间距的采样. 简介 linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 在指定的间隔["start","stop"]内均匀地返回数字.返回"num"个等间距的样本. endpoint是一个bool类型的值,如果为&quo…