df["id"]=df["id"].round(2) id列只保留两位小数 单独列还可以dtype=np.int64指定,多个列用dtype={"id":np.int64,"name":str} ...
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python主流绘图工具:matplotlib ,seaborn,pandas ,openpyxl ,xslwriter openpyxl :首先说下这个官网的demo,看的有点懵,没有具体说明多个 ...
官网地址:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/line.html#id1 openpyxl+pandas # coding=ut ...
a=np.random.choice(10,(3,4)) b=np.random.choice((100,500),(3,4)) df1=pd.DataFrame(a,columns ...
这么大数据量,小的内存,还一定要用python/pandas的话可以考虑使用迭代器,在读取csv时指定参数data_iter = pd.read_csv(file_path, i ...
隐式定位:df.loc 获取前三行,第id,x0,x1列 获取索引0,3行,以及"x0"到 "x10" 之间所有列 显示定位:df.iloc 获取第 ...
from numpy import random random.seed(1001) array=np.random.normal(0,1,(3,4)) # < ...
1.先说下常规思路: 写追加模式,第一次写入头header,第二次开始:header =None 2.后来想了下,还是不够灵敏:id列不够随意,就用生成器来yield,不断批量batc ...