随笔分类 - Python
发表于 2022-04-13 20:01阅读：1674评论：0推荐：0
摘要：Python中空值的表示方式有很多 None：None是一个python特殊的数据类型；None不同于空列表和空字符串、空列表[ ]、空Series、空Dataframe，而是一个特殊的值，表示什么也没有，是一种单独的格式 print(type(None)) Output: NoneType NaN
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发表于 2022-04-12 22:58阅读：2492评论：0推荐：0
摘要：方法一： def seconds_to_hms(seconds_num): """ 输入秒数 转换为 时分秒输出 param: seconds_num integer 666 return: hms str 00:00:00 """ m, s = divmod(seconds_num, 60) h,
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发表于 2022-04-12 22:24阅读：7717评论：0推荐：0
摘要：方法一： 先用timedelta.total_seconds(x)将timedelta转换为秒，再用strftime('%H:%M:%S',gmtime(x)))将秒转换为时分秒格式 例： from time import gmtime from time import strftime impor
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发表于 2022-04-10 15:05阅读：151评论：0推荐：0
摘要：语法 以下是 enumerate() 方法的语法: enumerate(sequence, [start=0]) 参数 sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。 start -- 下标起始位置的值。 点击查看代码 seasons = ['Spring', 'Summer', 'F
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发表于 2022-04-03 14:49阅读：472评论：0推荐：0
摘要：问题： 假设你有如下两个list： keys = ['name', 'age', 'food'] values = ['Monty', 42, 'spam'] 如何转变成： a_dict = {'name' : 'Monty', 'age' : 42, 'food' : 'spam'} 解决方法：
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发表于 2022-04-03 14:36阅读：70评论：0推荐：0
摘要：描述 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同， 语法 zip 语法： zip([iterable, ...]) 实例 点击查看代码 >>> a = [1,2,3]
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发表于 2022-04-03 14:14阅读：6944评论：0推荐：0
摘要：方法：直接pd.DataFrame(dict)或pd.DataFrame.from_dict(dict) 但是，一个key只有一个value的字典如果直接转化成数据框会报错： 如下两种方法可达成目标。 1. 将字典转换成Series，将Series转换成dataframe，并将dataframe的索
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发表于 2022-04-03 13:08阅读：1735评论：0推荐：0
摘要：pd.DataFrame.from_dict（）方法用于将Dict转换为DataFrame对象。 此方法接受以下参数。 [ data] ：字典或类似数组的对象，用来创建DataFrame。 [orient] ：数据的方向。 允许值为（“列”，“索引”），默认值为“列”。 [columns ] ：当方
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发表于 2022-04-01 16:56阅读：1066评论：0推荐：0
摘要：认识defaultdict： 普通的字典，用法一般是dict={},添加元素的只需要dict[element] =value即，调用的时候也是如此，dict[element] = xxx,但前提是element字典里，如果不在字典里就会报错，如： 这时defaultdict就能排上用场了，defau
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发表于 2022-03-24 16:55阅读：371评论：0推荐：0
摘要：正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。 多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志： 修饰符 描述 re.I 使匹配对大小写不敏感 re.L 做本地化识别（locale-aware）匹配 re.M
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发表于 2022-03-24 16:18阅读：597评论：0推荐：0
摘要：pandas处理时间类型数据 高级接口dt的使用 时间访问器.dt.<属性> dt.date 和 dt.normalize()，他们都返回一个日期的 日期部分，即只包含年月日。但不同的是date返回的Series是object类型的，normalize()返回的Series是datetime64类型
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发表于 2022-03-20 13:13阅读：186评论：0推荐：0
摘要：` import pandas as pd df=pd.DataFrame({'C1':[10,11,12],'C2':[100,110,123]}) df output:  apply函数： 1. 不同于transfrom只允许在
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发表于 2022-03-10 17:52阅读：228评论：0推荐：0
摘要：#需求：现今要将2019-10-15 14:25:22格式的数据格式化为2019-10-15 方法一：strftime( '%Y-%m-%d' )
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发表于 2021-11-30 18:05阅读：359评论：0推荐：0
摘要：用python合并多个Excel文件 # 合并 1 import os 2 import pandas as pd 3 import pathlib2 4 import xlwings as xw 5 os.chdir(r'E:\个人\test\面试题') 6 dfs=(pd.read_excel(
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