原文:pandas处理各类表格数据

经常遇到Python读取excel和csv还有其他各种文件的内容。json还有web端的读取还是比较简单,但是excel和csv的读写是很麻烦。这里记录了pandas库提供的方法来实现文本内容和DataFrame的转化。 一 读取文本格式数据 首先来看一下针对不同格式的文件的读取函数: 总结一下常见参数: 例子见下面代码 参数 作用 sep 指定分隔符,可以是正则表达式 header 设置为No ...

2017-08-13 23:13 0 7230 推荐指数:

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pandas读取各类sql数据

数据分析中,我们经常需要使用pandas工具读取各类数据源并将结果保存到数据库中。 本文总结了一些读取和写入常用数据数据的一些方法,包括mysql,oracle,impala等。 其中读取数据数据有两种方法,一种是DBAPI2 connection,另一种是SQLAlchemy ...

Wed Sep 27 00:06:00 CST 2017 0 2329
pandas数据写进表格

构造 DataFrame 在pandas中,表格数据基本都是以DataFrame保存的,所以一般需要先将普通数据转换为DataFrame格式再进行操作,有5种常用方法 1、由 Series 数据转换 这种方式指定每一列为一个Series数据并给出列名,要求必须指定列名不然会报错,不要求每一个 ...

Tue May 18 22:23:00 CST 2021 0 938
pandas批量处理数据

pandas批量处理数据 1.Excel表的拼接 这里为了方便就采用jupyter进行编辑操作了,不熟悉jupyter的朋友出门左转! 数据的话先放到目录下,当然也可以绝对路径引用,这都是小事,只要你知道自己的数据存放在哪就行! 接下来上干货!首先导入需要用到的pandas库,python ...

Fri Aug 14 03:32:00 CST 2020 0 1153
Pandas数据处理

有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object。因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange ...

Sat Jan 12 04:41:00 CST 2019 0 1384
pandas数据处理

目录 删除重复元素 (duplicated) 映射 (replace) Series替换操作 DataFrame替换操作 map函数 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤 排序 数据分类处理 (重点) 分组 ...

Thu Jun 27 18:47:00 CST 2019 0 706
Pandas处理日常EXCEL表格的便捷操作

第一次写博客,写的可能有点乱,有问题可以一起探讨。格式可能控制也不是太好。 1.日常的数据集大多带有中文格式,例如“公务员招聘岗位汇总.xls”。我们使用pandas的read_csv()函数读取可能会出现无法解码的情况。强制更改xls为csv后缀可能会导致中文数据乱码 pandas中内置 ...

Fri Oct 18 20:03:00 CST 2019 0 583
[Pandas]利用Pandas处理excel数据

Python 处理excel的第三包有很多,比如XlsxWriter、xlrd&xlwt、OpenPyXL、Microsoft Excel API等,最后综合考虑选用了PandasPandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入 ...

Wed Nov 21 18:52:00 CST 2018 0 4234
 
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