目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang

在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本部分关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 1.层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别.抽象点说,它使你能以低纬度形式处理高纬度数据.我们来看一个简单的栗子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引: data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a',

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

Json格式简介 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式.同时,JSON是JavaScript原生格式,这意味着在JavaScript中处理JSON数据不须要任何特殊的 API 或工具包. 在JSON中,有两种结构:Json(花括号保存对象)对象和Json数组(方括号保存数组). Json对象以"{"(左大括号)开始,"}"(右大括号)结束.每个"名称&

在创建完分区表后,可以向分区表中直接插入数据,而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中.接上篇文章,我们在创建好的分区表中插入几条数据 insert Sale ([Name],[SaleTime]) values ('张三','2009-1-1') insert Sale ([Name],[SaleTime]) values ('李四','2009-2-1') insert Sale ([Name],[SaleTime]) values ('王五','2009-3-1') insert Sa

代码如下: (function(){  //这里忽略jQuery所有实现  })();  (function(){ //这里忽略jQuery所有实现 })(); 半年前初次接触jQuery的时候,我也像其他人一样很兴奋地想看看源码是什么样的.然而,在看到源码的第一眼,我就迷糊了.为什么只有一个匿 名函数又没看到运行(当然是运行了……),就能有jQuery这么个函数库了?于是,我抱着疑问来到CSDN.结果相信现在很多人都很清楚了(因为在我之 后也不乏来者,呵呵~).当一个匿名函数被括起来,然后再在

原文:Sql Server 存储过程中查询数据无法使用 Union(All) 微软Sql Server数据库中,书写存储过程时,关于查询数据,无法使用Union(All)关联多个查询. 1.先看一段正常的SQL语句,使用了Union(All)查询: SELECT ci.CustId --客户编号 , ci.CustNam --客户名称 , ci.ContactBy --联系人 , ci.Conacts --联系电话 , ci.Addr -- 联系地址 , ci.Notes --备注信息 , ai

1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说. 2 创建DataFrame 首先声

Java中浮点型数据Float和Double进行精确计算的问题 来源  https://www.cnblogs.com/banxian/p/3781130.html 一.浮点计算中发生精度丢失       大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了:无论你使用的是什么编程语言,在使用浮点型数据进行精确计算时,你都有可能遇到计算结果出错的情况.来看下面的例子. // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子,使用Java编写,有所省略. double a = (1.2 - 0.4) /

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析

孤荷凌寒自学python第四十八天通用同一数据库中复制数据表函数最终完成 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天继续建构自感觉用起来顺手些的自定义模块和类的代码. 今天经过反复折腾,最终基本上算是比较好地完成了这个在同一数据库中复制数据表的函数,且同一函数支持目前研究的四种数据库(mysql,mssql,access,sqlite). 一.首先是到今天完成为止的_mdb.py文件中的全部内容: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- i

孤荷凌寒自学python第四十七天通用跨数据库同一数据库中复制数据表函数 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天继续建构自感觉用起来顺手些的自定义模块和类的代码. 今天打算完成的是通用的(至少目前操作四种数据库)在同一数据库内复制数据表的方法函数. 此设想最初我自我感觉都非常简单,然而事实是关系型数据库统一使用的sql语言在各家其实是完全不同的! 一.了解清楚了我目前研究的四种关系型数据库对同一数据库中数据表的复制操作的sql语句的异同也效果局限 (一)Access 数据库与mssql数据

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

Control FLow 点击空白处,右键打开Variable,配置存储过程 Excel路径 在SQL Server 中新建一个存储过程,用于从数据表提取特定的数据 create proc Pricing.usp_ExtractCorrelationAnalysisData as begin -- 写上你的SQL操作语句 end 在SSIS中配置存储过程 双击EXEcute SQL Task 配置存储过程 Data Flow 将这里的Excel Destination改为Excel Destin