K线图实战 使用pyecharts绘制k线图，优点多多。 一、原始数据 原始数据为csv文件，sh.000001号证券在过去一年内的日k线数据 六列分别为日期、证券编号、开盘价、最高价、最低价、收盘价 二、代码 0、代码实现 直接上代码，之后分段进行分析，部分内容和注释没什么用的，我懒得删了
一.append和assign 1.append方法 （a）利用序列号添加行（必须指定name） df_append=df.loc[:3,['Gender','Height']].copy() Gender Height 0 M 173 1 F 192 2 M 186 3 F 167 s = pd.Series({'Gender':'F','Height':188},name='new_ro
目录 一、问题 二、代码 三、步骤总结 一、问题 虽然excel里分列很简单但是要批量操作的话还是有点烦的。 在CSDN上找到很多使用pandas的分列教程，但是我想要达成的效果是： 原始数据共三列，第一列是我希望分列的，后面两列不想分，如何一起输出？ 注：数据仅为示例并非真实数据 该表为各
import os from numpy import dtype import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel('aa.xls',sheet_name=0,usecols="N,O",dtype=str)#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 df2=df.loc[df["学习类型"]=="在校"] df3=df2.drop_duplicates(
一、获取汉字 import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup session=requests.session() #http://xh.5156edu.com/pinyi.html 所有拼音的导航地址 #https://www.xingming.com/dafen/ 测试得分。 ⺋ url1="http://xh.5156edu.com/pinyi.html" headers
引言 在进行数据合并时，Excel 数据，我们用到最多的是 vlookup 函数，SQL 数据库数据，join 用得最多，都可以实现多表匹配查询，合并等功能。Python 的 Pandas 也有有类似的功能函数，就是我们今天要介绍的 pd.merge() 内容提要： merge() 方法介绍inner join merge 内连接outer join merge
g = df2.groupby(['name'])for label, option_course in g: #其中key代表分组后字典的键，也就是score print(label) #字典对应的值选修的科目 print(option_course) TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'datetime.dateti
数据合并是数据处理过程中的必经环节，pandas作为数据分析的利器，提供了四种常用的数据合并方式，让我们看看如何使用这些方法吧！ 1.concat() concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作，默认对行(沿 y 轴)取并集。 使用方式 pd.concat( objs: Uni
参考:https://www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html 1 . 安装 pip install pandas 2 . Series Series 由索引（index）和列组成 pandas.Series( data, index, dtype, name, copy) import pandas as pd 创建 import pandas as pd ## 自动序号 print(pd.Series([3,0.5,"
import pandas as pd import numpy as np 导入文件 Pandas能够读取很多文件：Excel、CSV、数据库、TXT，甚至是在线的文件都是OK的 创建DataFrame 在以前的文章中介绍过10种DataFrame的方法 查看头尾数据 头尾都是默认5行数据，可以指定行数 # df2.head() 默认头部5行 df
创建df复制： 1.直接用df2=df1，修改df2会对df1造成影响： In [21]: import pandas as pd In [22]: data = {'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]} ...: df1=pd.DataFrame(data) ...: df1 Out[22]: a b 0 1 4 1 2 5 2 3 6 In [23]: df2=df1 In [24]: df2['a�
1 concat 将数据根据不同的轴进行简单的融合 pd.concat( objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 1.1 主要参数说明 objsseries，dataframe
#Pandas/Python Data Analysis Library #导入 import pandas as pd import numpy as np #基本数据结构 #一维数组 Series 类似array/list 与array差别: 能保存不同类型的数据 左闭右闭的区间 a=pd.Series([1,2,3,np.nan],index=['a','b','c','d']) #自定义索引类型 a #查看
这次真的用到了pandas模块，因此在这里记录一下自己的理解，希望和大家一起学习。 文章目录 前言一、pandas是什么？总结 前言 pandas库是一个非常强大的库，在没接触pandas库之前处理excel数据一直用openpyxl模块，代码很多，效率很低，因此这里详细记录pandas库，发誓往后尽量少用ope
目录折腾解决方法 折腾 数据分析用惯了R，感觉pandas用起来就有点反人类了。今天用python的pandas处理数据时两个数据框硬是合并不起来。 我有两个数据框，列名是未知的，只能知道索引，以及哪两个索引是用做主键合并的。（别问我为啥列名未知，因为我是开发工具）。 思路是这样的，找到主键列，重命
具有部分相同、部分不同列名的两个Dataset按照部分相同、部分不同列相等进行join操作，有以下几种方式： val df1 = Seq((1, 2, 3),(1, 1, 1)).toDF("a", "b", "c") val df2 = Seq((1, 2, 4),(2, 2, 2)).toDF("a", "b1", "d") df1.show +---+---+---+ | a|
Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join 先看两个源数据表的定义： scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","
Excel 虽然用起来也很快，但是有一个非常大的缺陷，就是操作步骤的不保留。可视化的界面和全控件的操作 上手快的同时，也增加了重复的操作。 每天都要维护表格 或者 每天都有相同的工作需要在Excel上完成的话，我们就要每天做一次相同的工作。 即使可以将公式写进excel 模板，但是有一些复
各列除以同一列 ##留存率计算 list_columns = df_v1.columns.tolist() list_columns.remove('biggie_ds') list_columns.remove('total_score_type_range') list_columns.remove('新大神数') list_columns.remove('life_type') #list_columns df2=df_
字符串的list转成list类型（str->list) 具体使用的代码 主要使用的是ast.literal_eval方法 from ast import literal_eval a = df['带有字符串list的列'].apply(literal_eval) 使用的实例 背景： 1 在将json转为DataFrame的时候，输出的都是list，但在保存csv后就成str。 json1 = "{
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作、分组操作及变形操作，最后对Pandas中的合并操作进行介绍，涉及
昨天在外网找到一个比较dataframe的好库，叫datacompy，它的优点有： 1、可以把对比后的信息详情打印出来，比如列是否相等，行是否相等； 2、在数据中如果有不相等列，那么就只比较相同的列； 3、可以设置绝对差值和相对差值，比如我们比较有浮点数的数据时，设置下绝对差值为0.01，后面的一系列微小
目录 使用Anaconda创建jupyter笔记本利用python，合并表格的两种方法，merge&join 使用Anaconda创建jupyter笔记本 Anaconda可以在官网下载。 添加新工具包的方法： 在Environments中搜索，并添加即可。 利用python，合并表格的两种方法，merge&join 以2021美赛数据集为例。首先合
import pandas as pd import numpy as np import altair as alt import pymysql from sqlalchemy import create_engine import seaborn engine = create_engine('mysql+pymysql://xxxx') sql = ''' select case_name ,result, platform_name,
1 import os 2 import pandas as pd 3 4 path = 'c:/1' #设置csv所在文件夹 5 files = os.listdir(path) #获取文件夹下所有文件名 6 7 df1 = pd.read_csv(path + '/' + files[0],encoding='gbk') #读取首个csv文件，保存到df1中 8 9 for file in files[1:]:
