2022 年 11月 20 日随笔档案 - 蓝绝

53-54. 数据导出到excel文件，导出到多个sheet表

摘要： ##数据导出，保存成Excel文件 #数据导出，保存成Excel文件 import pandas as pd df=pd.DataFrame( {'编号':['1001','1002','1003'], '姓名':['张三','李四','王五'] }) df df.to_excel('数据导出-学生阅读全文

posted @ 2022-11-20 22:38 蓝绝阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑

52.concat方法纵向合并，横向合并，交叉合并

摘要： #纵向表合并--行相加 #concat方法,纵向数据合并(表结构相同,首尾相连) import pandas as pd df1=pd.read_excel('数据合并concat.xlsx', sheet_name='Sheetl') df2=pd.read_excel('数据合并concat.x 阅读全文

posted @ 2022-11-20 22:06 蓝绝阅读(546) 评论(0) 推荐(0) 编辑

48-50. 数据合并，一对一，多对一，多对多

摘要： #数据合并一对一 #相同的列进行合并 import pandas as pd df1=pd.read_excel('student1.xlsx') df2=pd.read_excel('student2.xlsx') #dfl #测试数据读取 #数据合并 new_df=pd.merge(df1,df 阅读全文

posted @ 2022-11-20 21:30 蓝绝阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑

47.数据位移

摘要： #数据位移 #数据位移 import pandas as pd data=[7532, 3937, 9447, 8765, 4564] index=[1, 2, 3, 4, 5] df=pd. DataFrame (data=data, index=index, columns=['OPPO' ]) 阅读全文

posted @ 2022-11-20 17:37 蓝绝阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑

46.通过字典和Series对象进行分组统计

摘要： #通过字典进行分组统计 #通过字典进行分组统计 import pandas as pd pd.set_option ( 'display.unicode.east_asian_width', True) pd.set_option ('display.max_columns',500) pd.set 阅读全文

posted @ 2022-11-20 17:19 蓝绝阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑

45.自定义函数实现分组统计

摘要： #自定义函数实现分组统计 #能过自定义的函数实现分组统计 import pandas as pd df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') #print (df. head ())) #回顾知识点 # print (type (df['产品名称'])) #Series pr 阅读全文

posted @ 2022-11-20 16:26 蓝绝阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

44.对一列或多列使用聚合函数（通过groupby与agg函数）（分组后使用函数计算）

摘要： ##分组对列采用聚合函数 #分组对列采用聚合函数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') #print(df.head( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 15:47 蓝绝阅读(146) 评论(0) 推荐(0) 编辑

43.分组组据的迭代（分组的遍历）

摘要： ##分组数据选代 (遍历分组) for name, group in df1.groupby('产品名称'): #分组数据选代 #分组并按指定列进行计算 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',Tru 阅读全文

posted @ 2022-11-20 15:15 蓝绝阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑

42.数据分组计算

摘要： ##按照一列分组统计 #按照一列分组统计 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') print (df) print (' 阅读全文

posted @ 2022-11-20 14:28 蓝绝阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑

41. apply(), map(), applymap()的区别

摘要： #apply(), map(), applymap()区别 apply()可用于Series和DataFrame，DataFrame只能运用到一行或一列，如合计的新增列 map()只适用于Series applymap()将函数应用到DataFrame中的每一个元素中 # apply(), map( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 12:26 蓝绝阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑

40.数据格式化-设置千位分隔符

摘要： ##设置千位分隔符 apply() #设置千位分隔符 apply() import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel ('msb课程记录.xls') print 阅读全文

posted @ 2022-11-20 11:28 蓝绝阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑

39.数据格式化-设置百分比

摘要： # apply()设置百分比 map ()设置百分比 #设置百分比 import pandas as pd df=pd.read_excel ('格式化数据.xls') print (df) print('1. apply()设置百分比 ') df['百分比']=df ['A1']. apply ( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 11:11 蓝绝阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑

38.数据格式化-设置小数位数

摘要： #设置小数位数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) df=pd.read_excel('格式化数据.xls') print (df) print (df.round(2)) #对df 阅读全文

posted @ 2022-11-20 10:50 蓝绝阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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