随笔分类 - Pandas
发表于 2022-03-08 11:45阅读：38评论：0推荐：0
摘要：import glob, os import re file = glob.glob(os.path.join(r'G:\data\stock\2', "*.csv")) dl = [] for f in file: dl.append(pd.read_csv(f)) df = pd.concat(
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发表于 2022-03-08 11:22阅读：36评论：0推荐：0
摘要：import pandas as pd # 计算中心仓调拨出库到货差异 bj = pd.read_excel('G:/2月调拨对账/1.xlsx', index_col=False) sh = pd.read_excel('G:/2月调拨对账/2.xlsx', index_col=False) cd
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发表于 2022-01-09 23:48阅读：75评论：0推荐：0
摘要：背景 这边想要计算 df2中各个销售人员的销售额，而销售额来自于 df1中，有点类似于 excel中的sumifs。 1.一般思路是对两张表进行merge，然后进行groupby，但是比较麻烦。 2. 对于df2销售人员的销售额来说无非是 取相同地区 及人员的 销售额 然后进行聚合即可。涉及到筛选，
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发表于 2022-01-03 14:08阅读：1525评论：0推荐：0
摘要：case 1在pandas文档中有一个操作：交换两列的value import pandas as pd import numpy as np values = np.arange(40).reshape(10,4) dates = pd.date_range('2022-01-01',period
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发表于 2021-12-19 17:25阅读：667评论：0推荐：0
摘要：背景：得到账单数据，需要对其进行处理，针对其中一个列进行字符拆分并生成新列： 需要在 列 L、M、N...对费用明细这一列拆分：如下图所示 思路如下 第一步：对费用明细这一列 先取出字符，然后用正则取出 费用明目，即我们要创建新列的 columns； 第二步：因为最后生成的dateframe ，字典
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发表于 2021-02-08 08:04阅读：55评论：0推荐：0
摘要：Series Series(data,index,name) 其中data可以是array-like, Iterable, dict, or scalar value，index可以是array-like or Index (1d)（ndarray时为1D对象），可以为重复值，未提供时使用默认ind
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