导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.…

作为一名.NET未入门的程序员,第一次发随笔. 前不久参与写的公司业务程序,目前这个程序的后期维护修复漏洞工作由我来负责.由于业务关系重大,每一步对程序代码的操作都非常谨慎,一旦操作失误,造成的损失和用户影响都是巨大的和不易恢复的. 现在发现了一些不容易在目前程序中通过修补漏洞和代码来实现的业务逻辑,想了几个方案,最后还是决定在线上数据库中增加字段.和上级申请成功后,开始执行这个"危险的操作",但是数据库shi 做了分表的. 以前我对数据库的操作知识仅局限于 简单的直接执行一条SQL语…

ALTER TABLE `MR_CustomerShopFuture` ADD COLUMN `ProcessID` INT(11) DEFAULT '0' COMMENT '审核流程ID';…

pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd…

之前介绍了numpy的二维数组,但是numpy二维数组有一些局限性,比如,它数组里所有的值的类型必须相同,不能某一列是数值型,某一列是字符串型,这样会导致无法使用 mean() , std() 等方法去计算某一行或某一列. 但是,使用pandas DataFrame可以解决这一问题. pandas DataFrame也是二维数据,和pandas Series一样, pandas DataFrame也有'索引'这个概念,它每一列都有一个索引值: import pandas as pd df = p…

主要思路是reducing,可以像sql一样分组后多列求和处理成新对象等: select code,max(name)as name,sum(chengJi)as chengJi,sum(age)as age,sum(value)as value from student group by code 将上边sql翻译成java 后为如下代码 @Data public class Student{ public Student() { } public Student(String code, S…

在模型类Movie中添加一个新的属性Rating…

相信有很多人收这个问题的困扰,如果你想一次性在pandas.DataFrame里添加几列,或者在指定的位置添加一列,都会很苦恼找不到简便的方法:可以用到的函数有df.reindex, pd.concat 我们来看一个例子: df 是一个DataFrame, 如果你只想在df的后面添加一列,可以用下面的方法: 但是如果你想一次性添加两列级以上,你可能会用通样的办法 df[['D','E']] == None ,结果报错如下: 所以接下来我想介绍两种认为比较简便的方法 (1)第一个方法是利用pd.c…

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i…

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFram…