/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
本公众号致力于python数据分析和可视化，不定期发布技术内容。点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或私信留言。...2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下： 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为 1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整...，因为视频中坐标是不断变化的，需要根据坐标更新年份位置 #获取纵坐标的最大值和最小值 y_min, y_max = ax.get_ylim()[0], ax.get_ylim()[1]...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制...pandas_alive库绘制对数据要求如下： 1）时间为索引列（且索引格式为pandas要求的时间格式） 2）其他要求如图片的数据形式即可 代码如下： import pandas as pd import
前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...示例 1：插入新列作为第一列 以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第一列： import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame
本文将从基础到高级逐步介绍Pandas在实时数据处理中的应用，涵盖常见问题、常见报错及解决方案，并通过代码案例进行详细解释。...一、Pandas简介Pandas是一个开源的Python库，主要用于数据分析和操作。它提供了两种主要的数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。...DataFrame是Pandas的核心数据结构，能够存储多列不同类型的数值。Pandas的功能强大且灵活，可以轻松地读取、清洗、转换和分析数据。...Pandas提供了多种方法来实现这一点，例如使用append()方法将新数据添加到现有数据集中，或者使用merge()方法合并两个数据集。...本文介绍了Pandas在实时数据处理中的基础概念、常见问题及解决方案，并通过代码案例进行了详细解释。希望本文能帮助读者更好地理解和掌握Pandas在实时数据处理中的应用。
Int64Index([2010, 2020]) df.columns.codes[0] == Int64Index([0, 1, 0, 1] ) 用多指标建立一个DataFrame 除了从CSV文件中读取和从现有的列中建立外...有许多替代的索引器，其中一些允许这样的分配，但它们都有自己的奇怪的规则： 你可以将内层与外层互换，并使用括号。...为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...不过，即使是通过df['new_col'] = 1添加一个列这样的简单操作也会破坏它。...总而言之，Pandas是一个分析和处理数据的伟大工具。希望这篇文章能帮助你理解解决典型问题的 "方法" 和 "原因"，并体会到Pandas库的真正价值和魅力。
> 注意：本文所有的 pandas 更新方法，都是索引更新，而非遍历更新，因此速度非常快。...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位...案例3：不存在的列 你可能会疑问：如果目标表本身就有一些数据源不存在的列，那么更新还能顺利吗： - 目标表多了一列数据，我们当然希望更新不会影响到这一列 继续看 pandas 的代码： - 是的，...pandas 没有那么多花俏的东西，还是那段代码： - 行6和7，设置 姓名 与 城市 作为行索引即可，其他代码不变 这里的案例只是行索引为多层索引，实际上即使是列标题为多层复合，也能用同样的方式匹配...> 多层索引及其应用，以及更多关于数据更新的高级应用，请关注我的 pandas 专栏 总结
> 注意：本文所有的 pandas 更新方法，都是索引更新，而非遍历更新，因此速度非常快。...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位...案例3：不存在的列 你可能会疑问：如果目标表本身就有一些数据源不存在的列，那么更新还能顺利吗： - 目标表多了一列数据，我们当然希望更新不会影响到这一列 继续看 pandas 的代码： - 是的，...pandas 没有那么多花俏的东西，还是那段代码： - 行6和7，设置 姓名 与 城市 作为行索引即可，其他代码不变 这里的案例只是行索引为多层索引，实际上即使是列标题为多层复合，也能用同样的方式匹配...> 多层索引及其应用，以及更多关于数据更新的高级应用，请关注我的 pandas 专栏 总结 本文重点： - DataFrame.update 是更新值的好工具 - 构造好行列索引，是关键
，df0 和 df2 的索引就变得一致了。...（交集） df0.join(df2, how="inner") 3、merge 与join相比，merge更通用，它可以对列和索引执行合并操作。...df0.merge(df1, how="cross") 使用后缀 当两个 DataFrame 对象有同名的列，且想保持同时存在，就需要添加后缀来重命名这两列。...append 函数专门用于将行附加到现有 DataFrame 对象，创建一个新对象。我们先来看一个例子。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列
axis：串联的轴，默认为0，即以索引串联（竖直拼接）；如果为1，则以列串联（水平拼接） ignore_index：清除现有索引并将其重置，默认为False。...key：在数据的最外层添加层次结构索引。...data.reset_index(drop=True) # 重置索引列，并且避免将旧索引添加为列 输出结果： ?...5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列 提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?
Pandas 的核心数据结构是 Series 和 DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。...as pd df = pd.read_csv('excel_path/data.csv') # 添加新列 df['Salary'] = [50000, 60000, 70000] print(df...# 按城市分组并计算平均年龄 grouped = df.groupby('City')['Age'].mean() 合并和连接 __author__ = "梦无矶小仔" import pandas...unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引，而 unstack则相反。...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01
索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...head() # 先是遍历所有列，然后遍历每列的所有的值，添加！df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() 排序 1....在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？...['Name'].value_counts() 练习2： 现有一份关于科比的投篮数据集，请解决如下问题： （a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？
３、6种读取Excel的方式下面我们就根据上文获取到的pandas源码，逐个解析一下这6种读取excel的方式。1、指定索引列读取这种读取方式，适合Excel里的数据，本身有一列表示序号的情况。...pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=0)# 使用index_col=0，指定第1列作为索引列。...结果如下图所示：列名没有对齐，不是代码运行有问题，是因为那么列被当作了索引列。图片这种方式不符合我们这个文件的要求，所以我们可以进行以下修改：不要指定索引列。...结果如下图所示：我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况，例如：金融行业。图片5、自定义缺失值这种使用的场景是什么呢？...最近使用pandas比较多，正好pandas也可以处理excel，所以近期会持续的更新一些pandas使用的文章。下一篇想看什么，在评论区告诉我吧
1、指定索引列读取 这种读取方式，适合Excel里的数据，本身有一列表示序号的情况。...pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=0) # 使用index_col=0，指定第1列作为索引列。...结果如下图所示： 列名没有对齐，不是代码运行有问题，是因为name列被当作了索引列（序号）。 这种方式不符合我们这个文件的要求，所以我们可以进行以下修改：不要指定索引列。...结果如下图所示： 我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。 这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况。...最近使用pandas比较多，正好pandas也可以处理excel，所以近期会持续的更新一些pandas使用的文章。
之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。...pd.read_excel('data/会员信息查询.xlsx') custom_info.info() # 会员信息查询 custom_info.head() 需要按月统计注册的会员数量 # 给 会员信息表 添加年月列...，传入原始数据的列名 columns：列索引，传入原始数据的列名 values: 要做聚合操作的列名 aggfunc：聚合函数 custom_info.pivot_table(index = '注册年月...xlsx') all_orders=pd.read_excel('data/全国销售订单数量表.xlsx') custom_consume.head() all_orders.head() 为会员消费报表添加年月列
一、问题背景 在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。...然而，随着Pandas版本的更新，为了简化API和提高代码的可读性，ix 索引器在Pandas 0.20.0版本中被弃用，并在后续版本中完全移除。...三、错误代码示例 假设我们有一个DataFrame，并试图使用 ix 来选择特定的行和列： import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'...Pandas版本，并查阅该版本的官方文档以了解可用的API。...如果你正在升级Pandas版本，并遇到类似 AttributeError 的错误，请检查你的代码并替换任何已弃用的功能。
是将列索引分组。...现在希望将上面的表格前两列转化为哑变量，并加入第三列Weight数值： pd.get_dummies(df_d[['Class','Gender']]).join(df_d['Weight']).head...这些函数主要就是用来变换行列索引，功能比较局限，其中stack的功能就是将行索引变成列索引，然后melt和unstack的功能类似，和stack的功能恰恰相反。...df_tidy.equals(result2) False 练习2：现有一份关于某地区地震情况的数据集，请解决如下问题： pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/...(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，将方向列展开，并将距离、深度和烈度三个属性压缩： df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Earthquake.csv
2、一些重要的Pandas read_excel选项 ? 如果默认使用本地文件的路径，用“\”表示，接受用“/”表示，更改斜杠可以将文件添加到Python文件所在的文件夹中。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...1、查看列 包括以下三种主要方法： 使用点符号：例如data.column_name 使用方括号和列名称：数据[“COLUMN_NAME”] 使用数字索引和iloc选择器：data.loc [：，'column_number...2、查看多列 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame
DataFrame 本身有行索引，也有列索引。这里需要注意一下，它是拥有列索引的，这一点是我们之前没有接触过的。...，把96年，03年和09年叫做列索引，我们可以使用如下代码直接访问一列的值： print(frame_data['96年']) # 直接访问这一列的值 我们有一个根据日期自动生成索引的方法，首先我们先来生成一个日期的范围...现有Excel数据如下图所示： ?...现在我们来思考几个问题: 如何更改手机号字段的数据类型 如何根据出生日期和开始工作日期两个字段更新年龄和工龄两个字段 如何将手机号的中间四位隐藏起来 如何根据邮箱信息取出邮箱域名字段 如何基于other...参数margins_name，指定行或列的总计名称，默认为All。 现在让我们来试一下统计一下现有表中男人和女人分别的年龄和。首先我们计算出所有人的年龄。
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