摘要：
读取一列的时间时间，并且可以直接读取时间数据对应的年、日、小时、秒 data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'],format='%Y-%m-%d')， 后面的format可加可不加，如果时完整的年月日时分秒，则不需要加格式化。 data['year']=data 阅读全文
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用pandas时一直是读取的现有数据，以至于一直也没有掌握从0-1创建DataFrame的操作，看到这篇文章总结的很好，学习的同时记录一下； 感谢博主 蒙面的普罗米修斯的分享，原博链接如下：https://www.cnblogs.com/datasnail/p/9675410.html 阅读全文
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对Dataframe运用函数时，一般有两种方法， 1、data.apply(lambda X: fun(X[列名1]，X[列名2])，axis=1)，即为将该两列运用自定义函数； 2、data[’新列名']=data['列名'].apply(fun) 最近处理函数时，发现有时定义函数，需要运用函数外 阅读全文
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最近看文章，看到了类似遍历字典键值对的方式遍历Dataframe中的所有行，记一下。 阅读全文
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感谢博主shangyj17的分享，原文章链接位置：https://www.jb51.net/article/169635.htm 1.找出含有空值的行： 阅读全文
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转载于博主flash胜龙的文章，感谢博主的总结与分享。 原博客链接https://blog.csdn.net/u010770993/article/details/70312506 一、选取几列组成新的dataframe： df = df[['A列列名', 'S列列名', 'H列列名']] 二、选取 阅读全文
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在ArcGIS字段计算器中，VB脚本的格式要求很随意，而Python的格式要求非常严格。 但Python的语言要更加方便，可以增加一些复杂的运算公式，自定义公式等。自己在运用过程中发现两个需要注意的地方（不一定权威），记录一下，也可以避免大家入坑（因为么有调试的功能，不容易发现问题到底出现在什么地方 阅读全文
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在数据分析过程中必然会面对较多的时间数据，迷惑好久之后总结了一个较为快速的方法: 源数据中该列数据为文本或者数字，如下图 pandas读取数据之后，直接通过datetime模块将其转换为时间格式： data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'])，得到的结果类似如下 阅读全文
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数据分析过程中，经常会使用Python之对DataFrame的多列数据运用apply函数操作，通过上述操作可以快速综合多列数据得到相应结果。 如果得到的结果只有一个数，则可以直接赋值到DataFrame中的新字段，但是我在分析过程中往往会遇到，函数结果为元组（例如得到两个字段），此时需要将结果分别赋 阅读全文
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以两列数据为例： def sum_test (a, b)： return a+b 如果想对df表中其中两列(列名1，列名2)作加和处理操作，得到新列名位sum_value： 两种不同的写法： 1、df ['sum_value'] = df.apply(lambda x: sum_test(x['列名 阅读全文