04 2022 档案
摘要：在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 源数据 一、 替换全部或者某一行 1. replace的基本结构是：df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。 例如我们要
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摘要：itertools模块的介绍 在Python中，迭代器（Iterator）是常用来做惰性序列的对象，只有当迭代到某个值的时候，才会进行计算得出这个值。因此，迭代器可以用来存储无限大的序列，这样我们就不用把他一次性放在内存中，而只在需要的时候进行计算。所以，对于读取大文件或者无线集合，最好是使用迭代器
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摘要：方法一：使用 tolist() /to_list()方法将 Dataframe 列转换为列表； import pandas as pd df=pd.DataFrame([ ['James', '1/1/2014', '1000'], ['Michelina', '2/1/2014', '12000'
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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