> 随着需求复杂度提高，很多时候已经不能用 excel 自带功能实现了，不过 pandas 中许多概念与 excel 不谋而合 案例1 公司的销售系统功能不全，导出数据时只能把各个部门独立一个 Excel...，多个数据合并 这次我们需要用到3个包： - pandas 不用多说 - from pathlib import Path ，用于获取文件夹中文件的路径 - openpyxl 用于读取 Excel 文件所有的工作表...，加载 Excel 数据 - pd.concat(dfs) ，合并多个数据，pandas 自动进行索引对齐 > 关于 pathlib 的知识点，请关注公众号的入门必备系列文章 上面是普通的写法，这场景我倾向于使用推导式...- df['部门'] = f.stem ，pandas 中添加一列值是非常容易。...因为推导式只适合一行连续调用的写法，当然这里还是可以使用推导式实现的： - DataFrame.assign(部门=f.stem) 是一个添加列并且返回修改后的数据的方法，特别适合这种场景下使用 >
而在pandas中，我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...在pandas中使用DataFrame.assign()同样可以完成这个操作 ?...例如，通过对性别进行分组查询 SELECT sex, count(*) FROM tips GROUP BY sex; ? 在pandas中的等价操作为 ?...六、连接 在pandas可以使用join()或merge()进行连接，每种方法都有参数，可让指定要执行的联接类型(LEFT，RIGHT，INNER，FULL)或要联接的列。...七、合并 SQL中UNION操作用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，UNION与UNION ALL类似，但是UNION将删除重复的行。
SELECT '总费用', '小费', '是否吸烟', '吃饭时间' FROM df LIMIT 5; 对于pandas，通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择。...在SQL中，您可以添加一个计算列： SELECT *, "小费"/"总费用" as "小费占比" FROM df LIMIT 5; 对于pandas，可以使用DataFrame.assign()的方法追加新列...就像SQL的OR和AND一样，可以使用|将多个条件传递给DataFrame。|（OR）和＆（AND）。...注意，在pandas代码中我们使用了size()而不是count()。这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中的记录数。...通过将一列列传递给方法，来完成按多个列分组groupby()。
图解Pandas的宝藏函数assign 本文介绍的是Pandas库中一个非常有用的函数：assign。...Pandas文章 本文是Pandas文章连载系列的第21篇，主要分为3类： 基础部分：1-16篇，主要是介绍Pandas中基础和常用操作，比如数据创建、检索查询、排名排序、缺失值/重复值处理等常见的数据处理操作...进阶部分：第17篇开始讲解Pandas中的高级操作方法 对比SQL，学习Pandas：将SQL和Pandas的操作对比起来进行学习 参数 assign函数的参数只有一个：DataFrame.assign...: right; } col1 col2 0 12 xiaoming 1 16 peter 2 18 mike 在Python3.6+中，我们可以在同一个赋值中创建多个列...BMI 总结 通过上面的例子，我们发现： 使用assign函数生成的DataFrame是不会改变原来的数据，这个DataFrame是新的 assign函数能够同时操作多个列名，并且中间生成的列名能够直接使用
选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director...对列名进行排序 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: ?...duration 15 director_facebook_likes 102 dtype: int64 # 对这个...强行返回每列的值，必须填入缺失值。...在DataFrame上使用运算符 # college数据集的值既有数值也有对象，整数5不能与字符串相加 In[37]: college = pd.read_csv('data/college.csv'
对于采集的数据集如何做准备工作？ 如何对整理好的数据做分析和建模？ 模型的效果如何评估？ 模型的结果如何应用？ 一、业务理解， 要解决什么问题？...这份数据集包括18列，用于记录公司员工的相关信息。目标变量是status记录了两种状态，取值是ACTIVE和TERMINATED。其它列可以从后面代码里面了解。...同时，删除ID列，对目标变量列也进行编码处理。对整理好的数据集，进行可视化分析，以加深对数据进一步认知和理解。...我们使用决策树模型对训练数集重构模型。...针对新的的数据集，按着模型构建前的数据加工逻辑，做好数据处理后，然后利用构建好的模型对新数据集做预测，对预测的结果做应用。
它会返回pandas.Categorical，我们之前使用过pandas.cut，但没解释分类是如何工作的： In [41]: np.random.seed(12345) In [42]: draws...还有另一个transform方法，它与apply很像，但是对使用的函数有一定限制： 它可以产生向分组形状广播标量值 它可以产生一个和输入组形状相同的对象 它不能修改输入 来看一个简单的例子： In [75...首先，DataFrame.assign方法是一个df[k] = v形式的函数式的列分配方法。它不是就地修改对象，而是返回新的修改过的DataFrame。...在前面的例子中，我们不能使用load_data的结果，直到它被赋值给临时变量df。为了这么做，assign和许多其它pandas函数可以接收类似函数的参数，即可调用对象（callable）。...为了深入学习pandas的知识，我建议你学习官方文档，并阅读开发团队发布的更新文档。我们还邀请你加入pandas的开发工作：修改bug、创建新功能、完善文档。
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] 全面的测试 我们测试了所有可用列： def iterfullA(d):
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 排名功能在日常工作是比较常用的，学生成绩排名、Kpi 绩效排名等等，可能有些小伙伴不知道存在许多排名方式的...名次被占用，后面的人不能使用剩下的名次(注意第5个人的名次是4) - G列：中国式排名，基本原理与美国式排名一致，但是名次2和3没有被占用，因此后面的人得到名次2 - H列：平均排名，同排名组内求平均作为他们的统一排名...下面直接介绍 pandas 的实现 - J列：同上 一个方法打天下 pandas 中讲究简洁(简单直接，语义清晰)，所有上面说的排名都是统一使用 rank 方法实现。...只是显示的名次是比较小，看来感觉好看一些而已" 那就用中国式排名就好了： 参数 method='dense'，组内名次仍然取最小值，但是组内其余的名次仍然可以被后面的人使用 "是挺方便的，但是有时候名次是要结合多个科目的成绩而定...接着按照正常排名方式处理即可 - 从结果可以看到，前3人语文成绩一样的情况下，分别通过数学以及英文成绩作为排名依据。
错误1：获取和设置值特别慢 这不能说是谁的错，因为在 Pandas 中获取和设置值的方法实在太多了。 大部分时候，你必须只用索引找到一个值，或者只用值找到索引。...Modin 的作用更多的是作为一个插件而不是一个库来使用，因为它使用 Pandas 作为后备，不能单独使用。 Modin 的目标是悄悄地增强 Pandas，让你在不学习新库的情况下继续工作。...大多数人需要的唯一一行代码是 import modin.pandas as pd 来取代你正常的 import pandas as pd，但如果你想了解更多，请查看这里的文档（https://modin.readthedocs.io...错误3：让Pandas消耗内存来猜测数据类型 当你把数据导入到 DataFrame 中，没有特别告诉 Pandas 列和数据类型时，Pandas 会把整个数据集读到内存中，只是为了弄清数据类型而已。...例如，如果你有一列全是文本的数据，Pandas 会读取每一个值，看到它们都是字符串，并将该列的数据类型设置为 "string"。然后它对你的所有其他列重复这个过程。
（可在知识星球完美Excel社群中下载本文的Excel示例工作簿） Excel解决方案 为了解决这个问题，可以使用：查找或INDEX/MATCH公式。...使用XLOOKUP公式来解决这个问题，如下图所示，列F“购买物品”是我们希望从第二个表（下方的表）中得到的，列G显示了列F使用的公式。...尽管表2包含相同客户的多个条目，但出于演示目的，我们仅使用第一个条目的值。例如，对于Harry，我们想带入其购买的“Kill la Kill”。...最后，因为我们只想保留第一个值（如果有多个条目），所以我们通过从返回的列表中指定[0]来选择第一个元素。 让我们测试一下这个函数，似乎工作正常！...图3 公式完成，现在“向下拖动” 因为我们用代码做所有事情，而且没有GUI（图形化用户界面），所以我们不能简单地双击某个东西来“拖拽”公式。
有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2...但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] ---- 全面的测试 我们测试了所有可用列： def iterfullA(d
日常工作中碰到的数据大都是 Excel 表格那种，称为结构化数据。程序语言要想用来协助日常工作，就需要有较强的结构化数据处理功能。...还有调试，你不可能一下子就把代码写对，Python 开发环境的调试功能本来就不太好，Pandas 又不是 Python 的原生内容，调试就更费劲。 这些麻烦还是题外的，也能克服一下。...关键问题在于，Pandas 就不是为结构化数据设计的，会有许多不能如你所愿而且非常费解的东西....= group.count() print(dept_num) 分组后再计数，这是常规思路，但结果有点尴尬： 部门人数，也就是每个分组的成员数量，只要有一列就行了，为什么出来这么多列，它像是对每一列都做了同样的动作...() print(dept_num) 这个结果就正常了： 不过，这个结果不再是二维的 DataFrame 了，而是个一维的 Series，它不能再继续应用 DataFrame 的方法了，又是“意想不到
在 Linux 上，要使剪贴板正常工作，必须安装其中一个命令行工具 xclip 或 xsel。 压缩 使用 pip install "pandas[compression]" 可安装。...只安装 BeautifulSoup4 将 不会 使 read_html() 正常工作。 强烈建议阅读 HTML 表格解析注意事项。它解释了关于上述三个库的安装和使用的问题。...在 Linux 上，要使剪贴板正常工作，您的系统必须安装其中一个 CLI 工具 xclip 或 xsel。 压缩 使用 pip install "pandas[compression]" 可以安装。...如何从现有列派生新列 如何计算摘要统计信息 如何重新设计表格布局 如何合并来自多个表的数据 如何轻松处理时间序列数据 如何操作文本数据 pandas 处理什么类型的数据...使用冒号指定你想选择所有行或列。 我对第 10 到 25 行和第 3 到 5 列感兴趣。
，就会代表多个维度。...它感觉不够Pythonic，尤其是在选择多个层次时。 这个方法无法同时过滤行和列，所以名字xs（代表 "cross-section"）背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...这意味着你不能用它来实现df[:, 'population']，而不需要转置DataFrame（除非所有列都是相同的类型，否则会丢失类型）。...而且，尽管有所有的辅助函数，当一些棘手的Pandas函数返回列中的MultiIndex时，对初学者来说也会倍感厉害。...，后面每行的前四个字段包含了索引level（如果列中有多于一个level，你不能在 read_csv 中通过名字引用行级别，只能通过数字）。
数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。...在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括如下内容： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据 缺失值的处理分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理。...作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或者数据 是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...代码清单3-5，计算两个列向量的相关系数 # -*- coding:utf-8 -*- # 釆用Spearman方法计算两个列向量的相关系数 import pandas as pd D = pd.DataFrame...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列，而error则 是误差列，此命令在y轴方向画出误差棒图；类似地，如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。
('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name...data=df.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~ print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出 [ 复制代码...javascript:void(0); "复制代码") 具体结果是怎样的，同学们可以自己一个一个的去尝试，这个结果是非常有意思的，但是同时同学们也发现了，这个数据是一个二维矩阵，对于我们去做自动化测试，并不能很顺利的处理...，所以接下来，我们就会详细的讲解，如何来读取行号和列号以及每一行的内容 以及制定行列的内容。...important;">df=pd.read_excel('lemon.xlsx') test_data=[] for i in df.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 pandas 的DataFrame是独立存在的。 Series Series 是表示DataFrame的一列的数据结构。...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，就像在工作表中使用作为行标识符的列一样。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 pandas 的 DataFrame 是独立存在的。 Series Series 是代表 DataFrame 的一列的数据结构。...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这类似于在工作表中使用作为行标识符的列。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 pandas 的DataFrame存在独立于此。 Series Series 是表示DataFrame的一列的数据结构。
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