摘要：
import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('D:\\work\\2\\配料原始表.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 按品类分组并处理数据 grouped = df.groupby('品类名称') result_dfs = 阅读全文
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阶段目标一 建立编程思想 阶段目标二 提升编程能力 阶段目标三 加强分析需求，代码实现能力 阅读全文
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import pandas as pd #每一列包含一科成绩 data ={'Math':[80,90,70],'English':[75,85,90],'science':[88,92,78]} df=pd.DataFrame(data) #定义一个求差的方法 最大减去最小值的差值 def dif 阅读全文
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import pandas as pd data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) 第一种求整列的和 column_sum = df.sum(axis = 0) print(column_sum) 输出结 阅读全文
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缺少添加新列 加上 前三的序号 和亏损盈亏 第一步 去掉多余的列 保留目标列 左边是有多余的列的效果 右边是去掉多余列的效果 import pandas as pd # 本次过滤掉不需要的列 # 读取原始表 简化为仅求涨出和亏损前三的 # 路径需要双斜杠 data = pd.read_excel(' 阅读全文
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import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df_new = df.assign(C = df['A'] + df['B']) print(df_new) 阅读全文
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import pandas as pd # 读取原始表 简化为仅求亏损最大的 # 路径需要双斜杠 data = pd.read_excel('D:\\work\\2\\配料统计表.xlsx',sheet_name='Sheet1') # 对数据做处理 #第一步 找到亏损类和涨出类 如果金额大于0 是 阅读全文
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import pandas as pd #建一个集合有两列 一列是班级列；第二列是成绩列 data = {'class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'score': [80, 90, 70, 85, 95]} # 使用熊猫库的DateFrame类 将上面两列数据 二维结 阅读全文
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第一步 打断点 点击debug的图标 鼠标遮住的就是debug按钮 第二步 按F8 单步执行 如果是函数F7会进入函数内部调试 从函数中退出 shift +F8 阅读全文
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