摘要：
shutil # 1）删除文件夹 shutil.retree(path) # 同时删除其中的文件 # 2）移动文件（夹） shutil.move('要移动的文件或者文件夹', '移动到那个位置') # 3) 复制文件 shutil.copy('文件路径', '复制到那个位置') # 4)复制A文件夹 阅读全文
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""" 将列式数据变成二维交叉形式，便于分析，叫做重塑或者透视 1）经过统计得到多维度指标数据 2）使用unstack实现数据二维透视 3）使用pivot简化透视 4）stack，unstack，pivot的语法 """ import pandas as pd import numpy as np 阅读全文
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数据转换函数map，apply，applymap # 1）map用于Series值的转换 将股票代码英文转换成中文名字 Series.map(dict) or Series.map(function) 都可以 # 公司股票代码到中文的映射，这里都是小写 dict_company_names = { 阅读全文
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# 1）Series的分层索引MultiIndex ser = df.groupby(['公司', '日期'])['收盘'].mean() 多维索引中，空白的意思是：使用上面的值 ser.unstack() unstack把二级索引变成列 # 日期 10-1-2019 10-2-2019 10-3- 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'A':['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B':['one', 'one', 'two', 'th 阅读全文
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# 需求：将Excel中的任务均等分配给多个人？在Excel中新增一列分配任务的每个人的人名。 # 1)将一个大的Excel等扽拆成多个Excel，使用df.iloc方法，将一个大的dataframe，拆分成多个小的dataframe # 将使用dataframe.to_excel保存每个小Exce 阅读全文
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Merge合并语法 # 第一个表： df_ratings = pd.read_csv( 'data/ratings.csv', sep=',', engine='python', names='UserID,MovieID,Rating,Timestamp'.split(',') ) # 第二个表： 阅读全文
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# 1)使用index查询数据 drop==False，列索引还保持在column： df.set_index('userId', inplace=True, drop=False) # DataFrame设置索引，drop=False不删除这一列数据 # 2）使用index的查询方式 查询user 阅读全文
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排序 # 1）Series排序 df['aqi'].sort_values() # 升序 df['aqi'].sort_values(ascending=False) # 降序 # 2)DataFrame的排序 # 2.1)单列排序： df.sort_values(by='aqi') # 升序 df 阅读全文
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import requests url_data = request.get(url, timeout=5) url_data.content # 返回二进制,经过property装饰器装饰的方法 阅读全文
