【pandas小技巧】--读取多个文件
日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并后列数增加。 1. 同构数据集 比如我们采集了3个不同年份的人口统计文件，分别为： import p
Python编程 2023年12月23日 56
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Python怎么使用Pandas进行数据分析
本篇内容介绍了“Python怎么使用Pandas进行数据分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！ 首先，确保您已经安装了Pandas库。如果没有，请使用以下命令安装： pip install pandas 一. 导入Pandas库 import pandas as pd 二. 读取数据 P
Python编程 2023年08月31日 68
Pandas怎么实现Excel文件读取,增删,打开和保存操作
这篇文章主要讲解了“Pandas怎么实现Excel文件读取,增删,打开和保存操作”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pandas怎么实现Excel文件读取,增删,打开和保存操作”吧！ 前言 Pandas 是一种基于 NumPy 的开源数据分析工具，用于处理和分析大量数据。Pandas 模块提供了一组高效的工具，可以轻松地读取、处理和分析各
工具使用 2023年07月18日 85
python中pandas库的iloc函数用法解析
目录 python中pandas库的iloc函数用法 1. 单个整数位置索引 2. 整数位置范围索引 3. 整数位置列表索引 4. 布尔值索引 补充：python中iloc与
Python编程 2023年07月14日 74
Pandas在数据分析和机器学习中的应用及优势是什么
这篇文章主要介绍“Pandas在数据分析和机器学习中的应用及优势是什么”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Pandas在数据分析和机器学习中的应用及优势是什么”文章能帮助大家解决问题。 Pandas是Python语言中一个强大的数据分析工具库，它提供了高效的数据操作和分析功能，在数据处理、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用。 DataFra
人工智能 2023年07月12日 59
pandas读取Excel批量转换时间戳怎么实现
这篇文章主要介绍“pandas读取Excel批量转换时间戳怎么实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“pandas读取Excel批量转换时间戳怎么实现”文章能帮助大家解决问题。 一、安装 pip install pandas 如果出报错，不能运行，可以安装 pip install xlrd 二、 代码如下 import pandas as pd
工具使用 2023年07月12日 80
VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较分析
需求： 现有一个 csv文件，包含'CNUM'和'COMPANY'两列，数据里包含空行，且有内容重复的行数据。 要求： 1）去掉空行； 2）重复行数据只保留一行有效数据； 3）修改'COMPANY'列的名称为'Company_New‘； 4）并在其后增加六列，分别为'C_col',‘D_col',‘E_col',‘F_col',‘G_col',‘H_col'。 一，使用 Pyth
【理论积累】Python中的Pandas库【一】
Python编程 2023年07月11日 68
【技术积累】Python中的Pandas库【三】
什么是Series Series是一种带有标签的一维数组，可以容纳各种类型的数据（例如整数，浮点数和字符串）。每个Series对象都有一个索引，它可以用来引用每个元素。Series对象的主要特征是可以进行矢量化操作（即一次对整个序列进行操作），因此非常适合处理数值数据。 什么是DataFrame？ DataFrame是一个带有标签的二维数据结构，可以容纳各种类型的数据（例如整数，浮点数和字符串）
Python编程 2023年07月11日 81
【技术积累】Python中的Pandas库【二】
如何在 Pandas 中进行文本的匹配和替换操作？ 在 Pandas 中，使用 str 属性与正则表达式可以进行文本的匹配和替换操作。下面是一些常用的方法： str.contains()：判断字符串中是否包含指定的文本。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'text': ['apple', 'banana', 'orange']}) df['con
Python编程 2023年07月11日 80
