更好看的排版，跳转：https://www.yuque.com/u86460/osqfxm/mbtq5w#5dc99f6e 问题 你的数据表中某一字段的数据格式是json类型（简单理解就是字典和列表嵌套），你只需要用到json数据的某一 ...

Datatime 是 Python 中一种时间数据类型，对于不同时间格式之间的转换是比较方便的，而在 Pandas 中也同样支持 DataTime 数据机制，可以借助它实现许多有用的功能，例如 1，函数to_datetime() 将数据列表中的 Series 列转化为 datetime 类型 ...

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 ...

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 ...

阅读目录 1.1 有两种丢失数据： 1.2 np.nan（NaN） 1.3 pandas中的None与NaN 2.1 空值检测 2.2 空值过滤 2.3 空值填充¶ 1.空值 ...

1.空值 1.1 有两种丢失数据： None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算，但结果总是nan ...

因为数据不方便展示，直接上代码。 将字符串转为datetime64[ns]格式： 以上两种方式都可以转为日期格式 还可以直接将一列直接转为日期格式，如下：（字符串格式必须和以上两种相同） pandas中还可以对日期格式进行加减操作 ...

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 ...