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时间:2020-11-20 09:01:45大小:2.8 MB已被835人关注 资源下载

秦钰轩
秦钰轩

pandas秘籍,中文说明,数据聚合、合并、分组、排序、画图等功能相当详尽,学习pandas的不二文档。

Pandas是什么?

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

# 1、安装包
$ pip install pandas

# 2、进入python的交互式界面
$ python -i

# 3、使用Pandas
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame() 
>>> print(df)

# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

 

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pandas每次多Sheet写入文件的方法
pandas每次多Sheet写入文件的方法

pandas每次多Sheet写入文件,只能一次性存入,不然每次会重写文件,最后只保留最后一次的写入。

# !usr/bin env python
# -*- coding: utf-8 -*- 
 
import pandas as pd
 
price_path = 'ASHAREEODPRICE.csv'
df_price = pd.read_csv(price_path)
 
for i in xrange(4):
  sh = 'Sheet{}'.format(i+1)
  file_path = 'qimo_close_price.xlsx'
  raw_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=i)
 
  out_path = 'qimo_close_price_out.xlsx'
  raw = pd.merge(raw_df, df_price, how='left')
  raw.to_excel(out_path, sheet_name=sh, index=False)

以上这篇pandas每次多Sheet写入文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

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pandas知识点分享
pandas知识点分享

90小时5分钟前回答

pandas 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 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 Time- Series:以时间为索引的Series。

DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。 Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

Series

Series数据结构是一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的标签(即索引)组成。

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