随笔分类 - Python pandas
摘要：交叉表（cross-tabulation，简称crosstab）是⼀种⽤于计算分组频率的特殊透视表。 语法详解： pd.crosstab(index, # 分组依据 columns, # 列 values=None, # 聚合计算的值 rownames=None, # 列名称 colnames=No
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摘要：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。对于熟练使用 excel 的伙伴来说，一定很是亲切！ pd.pivot_table() 语法： pivot_table(data, # DataFrame values=None, # 值 index=None, # 分类汇总依据 columns
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摘要：0、创建数据 import random import numpy as np import pandas as pd from string import ascii_uppercase as U_CASES random.seed(19990702) name = sorted([''.join
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摘要：1、extract() # 对每个元素调用 re.match()， 返回匹配的字符串组 示例： 提取其中的汉字 df_p['支付单位'].str.extract('(\w+)\(', expand=False).head() 2、contains() # 对每个元素调用 re.search(), 返
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摘要：一、读入数据 import os import pandas as pd path = r'E:\pyspace\数据集' data_file = os.path.join(path, 'income_dist.csv') df = pd.read_csv(open(data_file)) # 因为
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摘要：1、示例 1 代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23,
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摘要：示例： path = r'E:\pyspace\数据集' data_file = os.path.join(path, "income_dist.csv") pd.read_csv(data_file) 。。。。。。 原因： 文件名称中包含中文字符。 解决办法有二： 1、更改文件名称，替换其中的中文
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摘要：需求： 初始表： Python 代码： import itertools import pandas as pd wb_in = 'E:\\excel_vba\\test.xlsx' df = pd.read_excel(wb_in, sheet_name='Sheet1', header=0) d
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摘要：需求： 方法1、 循环插入表、写入值 import os import pandas as pd import openpyxl wb_in = 'E:\\excel_vba\\test.xlsx' df = pd.read_excel(wb_in) wb = openpyxl.load_workb
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摘要：需求： vab 程序 https://www.cnblogs.com/shanger/p/12993804.html vba 的 sub 过程交互性不很好，泛化性也不是很好。 Python 使用 pandas 和 openpyxl 简单明了，泛化性更好。 1、加载包 import pandas as
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摘要：1、 示例1 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd # 生成数据 rng = np.random.RandomState(27) v = rng.rand(60, 3) df = pd.Da
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摘要：先来几句麦金尼著作里的话： For many datasets, you may wish to perform some transformation based on the values in an array, Series, or column in a DataFrame. The ma
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摘要：在 R 中，用 str() 函数获取数据框的结构，用 summary() 函数获得各特征的概括统计量。 在 python pandas 中用 info() 方法获取数据框的结构， 用 describe() 方法获取个特征的概括统计量。 R 示例： python 示例： 按语： pandas 中，Da
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摘要：创建一个示例数据框： import pandas as pd df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'], ['虚竹', '男', 93, '天上六阳掌', '主角'], ['段誉', '男', 92, '六脉神剑', '主角'], ['王语嫣
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