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Pandas • 50 引用 • 65 回帖

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Pandas 3 回帖 • 419 浏览

你们产品 pandas 是什么版本的

oyj3e721k8
二楞 1 年前回帖

df_ 财务核算账簿.set_index(‘编码’, inplace = True) 这段代码为什么我独立运行没事, 通过你们代码块就提示报错? TypeError: only integer scalar arrays can be co ....
Pandas 2 回帖 • 572 浏览

pandas 行列转换 - 学习笔记

那人那山那块饼干
7721mtiskf 3 年前回帖

pandas 工具 excel 的行列转换处理学习笔记 import pandas as pd import os abs_path = os.path.abspath(‘.’) file_path = os.path.join(abs_p ....
RPA Pandas Excel python基础 3 回帖 • 3.3K 浏览

EXCEL 处理 ---pandas DataFrame 专题

邓煌
幻风影2011 3 年前回帖

大家在处理excel相关场景时，总会有各种处理表格的需求，目前咱们设计器组件已经有了表格数据模块。《表格数据》模块使用的python库就是pandas，当然pandas功能很强大，能做到的不仅仅是控件上的那些。下面分享一些使用pandas的 ....
Pandas 3 回帖 • 632 浏览

pandas 笔记

那人那山那块饼干
幻风影2011 3 年前回帖

基本样式显示首先来看下网上的一个例子: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd df = {‘水果’:[‘苹果’,‘梨’,‘草莓’], ‘数量’:[3,2,5], ‘ ....
Pandas python基础 4 回帖 • 13.5K 浏览

史上最全面的 pandas 用法！不看你就亏大了

wangtao
123 4 年前回帖

[链接]前言这周实在是太忙了，但是论坛即使百忙我还是会继续更新知识，下面是我对 pandas 用法的总结，后面我会围绕着这些用法，结合 rpa 来给大家讲讲实际使用 [链接]一、生成数据表 [链接]1、首先导入 pandas 库，一般都会 ....
文件处理 Pandas 7 回帖 • 2K 浏览

pandas 常用函数清单

gurongrong
gurongrong 4 年前回帖

[链接]文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数：header=None 用默认列名，0，1，2，3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='A'| ....
python基础 python Pandas 数据处理 3 回帖 • 22.9K 浏览

选取多列内容为指定内容的行

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
Apollo 4 年前回帖

[链接]选取多列内容为指定内容的行 import pandas as pd data= pd.read_excel('summary_table.xlsx') [链接]1、把所有列‘客户类别’内容为 8.0 和 9.0 的改成 ....
第三方库使用 Pandas 1 回帖 • 803 浏览

【DataFrame】多条件筛选行

光头雷
Jin 5 年前回帖

两种方法： 1. 使用 query() 方法，也是自己最常用的方法，数据量大的时候较快，语法较为简单； 2. 使用 df[(df.c1==1) & (df.c2==1)] 的格式，注意这里的 () 不能省略，虽然在 Python ....
文件处理 Pandas 1 回帖 • 874 浏览

Pandas- 读取 csv/txt/excel/mysql 数据

jiangyudong
Jin 5 年前回帖

[链接]1、读取纯文本文件 [链接]1.1 读取 CSV，使用默认的标题行、逗号分隔符 fpath = './datas/ml-latest-small/ratings.csv' # 使用pd.read_csv读取数据 ratings = ....
其他经验 Pandas 数据分析机器学习 9 回帖 • 2.4K 浏览

python 电影票房数据分析 + RPA 机器学习 1--2019 暑期最火电影, 动漫高潮 - 哪吒之魔童降世

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
elliott 5 年前回帖

2019 暑期最火电影，动漫高潮 - 哪吒之魔童降世（电影票房数据分析）数据都是文本、数字、日期….。我们需要把它转换成供人们一眼看明白，可以理解的对象。。 [图片] [图片] [图片] [图片] 倒序 [图片] [图片] [图片] ....
函数编码设计第三方库使用 Pandas 3 回帖 • 806 浏览

【Dataframe】基本操作

光头雷
zhqkey 5 年前回帖

DataFrame 有些方法可以直接进行数据统计，矩阵计算之类的基本操作。 [链接]1 转置直接字母 T，线性代数上线。比如说把之前的 df3 转置一下。 >>> df3 name age gender 0 小明 17 ....
其他经验 Pandas python基础 3 回帖 • 923 浏览

pandas 读取和输出不同的格式数据

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
zhqkey 5 年前回帖

导入库： import pandas as pd [链接] 读数据 pd.read_csv(filename) # 读取 csv文件 pd.read_excel(filename) # 读取 Excel文件 pd.read_table(fi ....
函数编码设计第三方库使用 Pandas 1 回帖 • 1.5K 浏览

【DataFrame】查看与筛选数据

光头雷
xuyiran0343 5 年前回帖

[链接]1 查看列的数据类型使用 dtypes 方法可以查看各列的数据类型，比如说之前的 df3。 >>> dic1 = {'name': ['小明', '小红', '狗蛋', '铁柱'], 'age': [17, 20 ....
其他经验 python基础 Pandas 3 回帖 • 1.5K 浏览

pandas 获取相似列名的所有数据

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
weixi 5 年前回帖

在数据分析中，可能我们会遇到多个列名相似的内容，需要我们取出来。类似下面这这种： num, start_time, star, area, apple_fruit, orange_fruit, banana_fruit 这些列名中，我们要 ....
Pandas noattribute 2 回帖 • 1.1K 浏览

'pandas' has no attribute 'read_excel'

骆新联
U0JHU1NCSEQ 5 年前回帖

学习视频第六课时，老是出现这个错误。何故？ [图片]
第三方库使用 Pandas 1 回帖 • 973 浏览

Pandas 模块：表计算与数据分析

jiangyudong
U0JHU1NCSEQ 5 年前回帖

Pandas 之 Series 一、pandas 简单介绍 1、pandas 是一个强大的 Python 数据分析的工具包。 2、pandas 是基于 NumPy 构建的。 3、pandas 的主要功能具备对其功能的数据结构 DataFr ....
python基础 Pandas 1 回帖 • 954 浏览

Pandas 数据类型转换的几个小技巧

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
U0JHU1NCSEQ 5 年前回帖

[链接] 利用 Pandas 的一些辅助函数进行类型转换 Pandas 的 astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段，那就是 Pandas 的一些辅助函数。这些辅助函数对于某些特定数据类型的转换非常有用 ( 如 to_numer ....
python基础 Pandas 1 回帖 • 1.1K 浏览

pandas 时间列格式转换，并分割日期时间，取出指定日期范围数据

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
U0JHU1NCSEQ 5 年前回帖

[链接]代码 #!/usr/bin/env Python3 __author__ = '未昔/angelfate' __date__ = '2019/8/12 12:44' # -*- coding: utf-8 -*- import pa ....
python基础 Pandas 2 回帖 • 5.8K 浏览

pandas 把 dataframe 转成 Series，改变列中值的类型

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
wangwei 5 年前回帖

[链接]pandas 把 dataframe 转成 Series，改变列中值的类型 ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用 astype 改变列中的值的类型，注意前面要 ....
python基础 python Pandas 数据清洗 2 回帖 • 40.1K 浏览

选取或删除指定列包含指定内容的行

wangwei - 机器学习, 数据采集, 数据分析, web网站，IS-RPA，APP
wangwei 5 年前回帖

[链接]选取所有货币代号为 1 的行 : # 数据读取 source_df= pd.read_excel('EXCEL2019-06-05.xls') # 打印数据，查看数据长度 print(source_df.head()) pri ....
Pandas 数据筛选 1 回帖 • 789 浏览

python 之 pandas 数据筛选和 csv 操作

null
null 5 年前回帖

[链接]
RPA Excel Pandas 文件处理 1 回帖 • 4.6K 浏览

pandas 数据生成 excel 表格时，数据会转换成文本数字的解决办法

zhaoxin
linping 5 年前回帖

pandas 的数据在生成 excel 表格时，如果里面的数字位数过多，打开生成的 excel 表格就会发现，数字是以科学计数的方式显示，这样我们就不知道原始的数字到底是多少了，所以，在使用 pandas 的 to_excel() 方法时， ....
RPA 文件处理 Pandas Excel 1 回帖 • 5K 浏览

Pandas 数据表格删除符合条件的行的方法

king
linping 5 年前回帖

大家都知道我们的数据表格组件使用的是 Pandas 库，很多同学也用过数据过滤的功能，可以通过 isin、isnull、match、startswith 等方法过滤出想要的数据，这两天有同学来问怎么去删除掉符合条件的行。。。。。遗憾的发现 ....
RPA 文件处理 Pandas Excel 1 回帖 • 1.2K 浏览

Excel 去除重复项

daihk
jiangfeng 6 年前回帖

在测试过程中，会经常遇到多张表格筛选比对的过程，筛选出的结果导入到一张新表，往往新表中会有许多重复项，我们需要清除这些重复的项，只留下唯一的项即可。我们可以利用 pandas 库中的 drop_duplicates 方法实现。函数用法： ....
RPA Excel Pandas 文件处理 2 回帖 • 1.6K 浏览

Excel 相同项目条件筛选并计数求和

lisy
king 6 年前回帖

解决场景： [图片] 将表格中，姓名是“张三”，而且“车型”是“凯美瑞”的，进行计数。最后得到相应的个数。 # 按照标志信息提取内容 import ubpa.iie as iie def get_aim_data(): item = [] ....
RPA Excel Pandas 文件处理 1 回帖 • 1.7K 浏览

Excel 数据对比

lisy
linping 6 年前回帖

此函数实现的需求：两张 Excel 表，分别得到两张表的相似两列数据，并将两列相似数据进行对比，最后提取出数据中不同项，并打印出不同项结果。 import ubpa.iexcel as iexcel # 将两排数据中相同的人名和编号打印出 ....
RPA Excel Pandas 文件处理 1 回帖 • 1.2K 浏览

Excel 表格单列相同项目汇总

lisy
linping 6 年前回帖

解决的需求：同列 Excel 表格中，将相同日期的项目金额进行汇总相加。 # 将日期相同的部分进行求和，打印出求和项数目 import ubpa.iexcel as iexcel def add_num(): data = [] line ....
Pandas merge 476 浏览

Python pandas.DataFrame.merge 函数方法的使用

明飞桑

**DataFrame.merge(self, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_ind ....
Pandas 503 浏览

pandas 的连接函数 concat() 函数

那人那山那块饼干

pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_int ....
Pandas 575 浏览

pandas 分批读取大数据集

那人那山那块饼干

如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的（哭丧脸），比如想拿一个 kaggle 上面的竞赛来练练手，你会发现多数训练数据集都是大几 G 或者几十 G 的，自己那小破电脑根本跑不起来。行，你有 8000w 条样本你牛逼，我就取 ....

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