表格的一列“总金额”应该全部为数字,但其中少数项出现汉字,应该将汉字替换为数字,才能进行后面的计算. 先定义一个函数: def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedata unicodedata.numeric(s) return True except (TypeError, ValueError): pass return False   再引用这个函数: df…

定位要删除的行 需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行…

如下图: 读取出来的 DataFrame “code” 列内容格式为:“浪潮信息(000977.XSHE)” 格式,目标效果是:000977.XSHE 代码: df["code"] = df["code"].map(lambda code: code[-12:-1]) 原理: 选中要操作的对象(code列),然后通过map+lambda 对code列中的每个元素进行操作.…

Update 表名 Set 列名 = Replace(列名,‘被替换的字符’,‘要替换的字符’) Demo: UPDATE BPM_DailySET Workstation = REPLACE(Workstation, '_', '-')…

今天在做一个Excel导入功能,一切开发就绪,数据可以成功导入.导入后检查数据库发现有一列既有汉字又有数字,数字正常导入,汉字为空.但是前面同样既有汉字又有数字的列可以导入成功. 查看excel 源文件,如下图: 仔细观察两列略有不同,前两列的数字单元格左上角有个绿色三角形,选中单元格,左边有一个信息显示“ 次单元格中的数字为文本形式,或者前面有撇号. ”,也就是 “ 以文本形式存储的数字 ”. 然后尝试选中内容列,右键设置单元格格式为“ 文本 ”,修改后如下图: 再次导入仍然失败,单元格左上角…

1 PowerDesigner中在生成的数据库脚本中用name列替换comment列作为字段描述的方法如下, 依次打开Tools -- Execute Commands -- Run Script,运行以下脚本: Option Explicit ValidationMode = True InteractiveMode = im_Batch Dim mdl 'the current model 'get the current active model Set mdl = ActiveModel…

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({…

js replace 全局替换   js 的replace 默认替换只替换第一个匹配的字符,如果字符串有超过两个以上的对应字符就无法进行替换,这时候就要进行一点操作,进行全部替换. <script language="javascript"> var strM = "这是要被替换的字符串啊啊!"; //在此我想将字母a替换成字母A alert(strM.replace("啊","额")); </script&…

Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_…

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B'], [3, 'C', '5%']], index=['row_0', 'row_1', 'row_2'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.增加行.列 数据帧DataFrame的每一行都可看作是一个对象,每一列都是该对象的不同属性.每行都具有多维度的属性,因此每行都可以看作是一个小的DataFrame:而每列…