07 2021 档案
摘要：df=df.iloc[:, 1:df.shape[1]]获取从第2列到最后一列的数据 df.shape[1] ： 获取df的总列数 df.shape[0] ： 获取df的总行数
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摘要：我们经常需要对有浮点数的列需要保持精度，那么在pandas中该如何实现呢？这里提供一种方法,round方法round常用用法有两种方式：1、传入int，对所有列保持统一精度 . >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da
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摘要：如果某列符合条件，则该行乘以-1df = df.apply(lambda row: row*-1 if row['label'] == 0 else row, axis=1) print(df) # col1 col2 col3 label # row1 1 0 1 1 # row2 0 0 0 1
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摘要：import pandas as pd # 读取文件内容df=pd.read_excel("daofang.xlsx")# 计算签单率，保留2位小数df['签单率'] = round((df['签单数量']/df['到访数量'])*100,2)print( df) #输出结果D:\Python\An
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摘要：在处理pandas数据时，我们经常需要删除指定列或者行，下面我们来看看怎么实现吧 # 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建数据集 df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a',
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摘要：/usr/local/bin/redis-cli -h redishost -a redispass command > /dev/null 2>&1 redishost ：redis主机信息 redispass ：redis密码 command ：查询命令 > /dev/null 2>&1 ：忽略
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摘要：rename 原字符串 新字符串 文件名样例1：目录test下存在两个文件：a_01、a_02，若需要将文件名中的a替换为b，其他部分保持不变，则1) 若当前位于test目录下，则执行 rename a b * 2) 若当前位于test的父目录，则执行 rename a b test/*
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摘要：unzip -P password file.zip -d dir
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摘要：order = ['接入国际局','中继群','接入运营商','主叫','被叫','呼入时间','呼出时间','通话时长','处置结果']total_df = total_df[order]
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摘要：DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，
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摘要：total_df['处置结果'] = total_df['处置结果'].apply(lambda x:'拦截' if '放行' not in x else x)‘处置结果’列中，如果不包含‘放行’字符，则全部替换成‘拦截’
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摘要：with pd.ExcelWriter('./'+file_day+'_result.xlsx') as writer: DataFrame.to_excel( writer , sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=N
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摘要：dataframe.to_csv(xxxx,encoding="utf_8_sig") 即为encoding添加属性为utf_8_sig
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