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摘要: Series.count() 返回系列中非空单元格的个数。 value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用 df['收 阅读全文
posted @ 2021-04-17 15:39 正在学Python 阅读(3469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.获取当前运行的python代码文件路径 2.列出指定路径下的文件夹包含的文件和子文件夹名称 3.分离文件主名和扩展名 4.重命名文件和文件夹 1.获取当前运行的python代码文件路径 import os path = os.getcwd() print(path) 2.列出指定路径下的文件夹包 阅读全文
posted @ 2021-04-17 15:37 正在学Python 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd df = pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和colum 阅读全文
posted @ 2021-04-17 15:32 正在学Python 阅读(2767) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2021-04-14 20:09 正在学Python 阅读(993) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、常用函数说明 在df中使用统计函数,其实很简单,我们主要关注以下3点,就没问题: ① 了解每个函数的具体含义是什么; ② 不管是Series还是DataFrame,默认都是自动忽略NaN值,进行运算的; ③ DataFrame有行、列区分,因此在使用统计函数的时候,一般是结合axis=0或者ax 阅读全文
posted @ 2021-03-16 23:54 正在学Python 阅读(993) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row la 阅读全文
posted @ 2021-03-16 23:45 正在学Python 阅读(539) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-03-16 23:01 正在学Python 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 透视表 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table。 透视表的优点: 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神器 阅读全文
posted @ 2021-03-16 22:50 正在学Python 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' 多值替换 列表替换: to_replace=[] 阅读全文
posted @ 2021-03-16 21:24 正在学Python 阅读(1561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pandas dataframe 删除 import pandas as pd import tushare as tsfrom pandas import DataFrame,Series df = ts,get_k_data(code='',start='2019-02-01') # 通过tus 阅读全文
posted @ 2021-03-12 13:58 正在学Python 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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