假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含一个名为Sheet1的工作表。工作表包含三列数据：姓名、年龄和性别。我们希望使用pandas读取该文件并选择姓名和年龄两列进行处理。...以下是一个示例代码：pythonCopy codeimport pandas as pd# 读取Excel文件并选择需要的列df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols...=['姓名', '年龄'])# 对数据进行一些处理df['年龄'] = df['年龄'] + 1# 打印处理后的结果print(df)在这个示例代码中，我们首先使用pd.read_excel()...函数来读取Excel文件。...Series是一维带标签的数组，类似于列标签和数据的标签化数组。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，每列可以是不同类型的数据（整数、浮点数、字符串等）。
2.浮点表示的形式是小数，但小数不一定都是浮点型,23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。...它增加了右操作数左操作数和结果赋给左操作数 c += a 相当于 c = c + a -= 减AND赋值操作符，它减去右边的操作数从左边操作数，并将结果赋给左操作数 c -= a 相当于 c = c -...(a b) = 61 即 0011 1101 ^ 二进制异或运算符的副本，如果它被设置在一个操作数而不是两个比特。...你不能拼接字符串和字节包，也无法在字节包里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节包的函数（反之亦然）。这是件好事。...，此时就需要将string进行转换成bytes类型
一、变量 变量:存储数据的容器，我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间，可以存储不同类型的数据。...五、数据类型 基础数据类型:数值型(整形 浮点数 布尔值 复数) 字符串 综合数据类型:列表 元组 字典 集合 数值型 整形 int(下标、元素的提取) a=100 b=200 c=-5 d=26...index out of range #切片:string[2:4] #切片:可以获取序列中的多个元素 string[start:end]# 左闭右开 [ ) >>> string='Python123...string[2:]# 从指定位置到结尾位置 string[:5]# 从开始位置到指定位置 string[:]# 从开始位置到结尾位置 string[start,end,step] >>> num[:...整型 浮点型 布尔型 复数 字符串 列表 元组 字典 集合 # 什么是序列,英文拼写是?
还是老套路，我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料，传送门如下： 文件读取功能（Pandas读书笔记7） ?...我们将这个布尔型数据作为一个参数，外面套上原始数据和中括号即可！就实现了筛选功能。 原理就是布尔型数据为真的话，罗列出来！...转义一下就是你的原始数据不能是字符串！ 常见错误：原始数字使用文本形式存储 所以在这里和大家介绍一下如何强制文本转数字 ? 上述两种方法均可！ 细心的朋友肯定会说：“你框我！不是转化涨跌幅咩！...)将原始数据强制转化为浮点型数据，除以100，让原始数据保持不变；最后使用赋值将更改后的数据重新赋值给涨跌幅那一列。...，因为可以通过我最喜欢的通配符实现~ pandas只能使用字符串函数find函数，该函数用法与Excel相同~ ?
如果指定了转换器，则将应用转换器，而不是数据类型转换。 1.5.0 版本中的新功能：添加了对 defaultdict 的支持。...包含某些列块的int dtype，以及由于读取的数据中混合 dtype 而导致其他列块的str。...，则index_col规范是基于该子集而不是原始数据的。...为了避免向前填充缺失值，请在读取数据后使用 set_index 而不是 index_col。 解析特定列 在 Excel 中，用户经常会插入列进行临时计算，而您可能不想读取这些列。...index_label将放在第二行而不是第一行。您可以通过将to_excel()中的merge_cells选项设置为False将其放在第一行。
，而等号（=）是赋值运算符。...四、 TypeError 类型错误 （1）整数和字符串不能进行连接操作 报错信息： 1TypeError: Can`t convert 'int' object to str implicitly 2TypeError...type(s) for + : 'float' and 'str' 错误示例1： 1print('score:'+100) 错误示例2： 1print(9.8 + 'seconds') 解决方法： 在整数、浮点数或布尔值与字符串进行连接操作之前...错误示例2： 1df = pd.read_excel(r'data.xlsx') 2df.col 3# 错误原因：DataFrame没有col属性，应该为columns。...解决方法： 在确保该路径下确实存在所写文件后，在读取文件路径前面加'r'，表示只读，作为文件路径读取；或者使用双斜杠'\ \'来进行转义，形如：'E:\ \test\ \test_data.csv'。
其它flag： '+' 总是输出数值的正负号；对%q（%+q）会生成全部是ASCII字符的输出（通过转义）； ' ' 对数值，正数前加空格而负数前加负号； '-' 在输出右边填充空白而不是默认的左边（即从默认的右对齐切换为左对齐...另一个变体Println型函数会在各个操作数的输出之间加空格并在最后换行。...复合类型的操作数，如切片和结构体，格式化动作verb递归地应用于其每一个成员，而不是作为整体一个操作数使用。...但是，紧跟在verb之前的[n]符号表示应格式化第n个参数（索引从1开始）。同样的在'*'之前的[n]符号表示采用第n个参数的值作为宽度或精度。...Scan、Scanf和Scanln从标准输入os.Stdin读取文本；Fscan、Fscanf、Fscanln从指定的io.Reader接口读取文本；Sscan、Sscanf、Sscanln从一个参数字符串读取文本
= 检查两个操作数的值是否 不相等，如果是，则条件成立，返回 True > 检查左操作数的值是否 大于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True < 检查左操作数的值是否 小于 右操作数的值，如果是...，则条件成立，返回 True >= 检查左操作数的值是否 大于或等于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True <= 检查左操作数的值是否 小于或等于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True...= 等于运算符 = %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符 not or and 逻辑运算符 程序就是用来处理数据的，而变量就是用来存储数据的 变量 在 Python 中，每个变量...在 Python 中定义变量是 不需要指定类型（在其他很多高级语言中都需要） 数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True...定义浮点数 >>> c=True # 定义布尔型 >>> a*b 105.0 >>> b*c 10.5 >>> a*b*c 105.0 上述三个变量可以相互进行算术运算 字符串变量 之间使用 +
，而等号（=）是赋值运算符。 ...四、 TypeError 类型错误 （1）整数和字符串不能进行连接操作 报错信息： 1TypeError: Can`t convert 'int' object to str implicitly...2： 1print(9.8 + 'seconds') 解决方法：在整数、浮点数或布尔值与字符串进行连接操作之前，先使用str()函数将其转换为字符串类型。 ...错误示例2： 1df = pd.read_excel(r'data.xlsx') 2df.col 3# 错误原因：DataFrame没有col属性，应该为columns。 ...解决方法：在确保该路径下确实存在所写文件后，在读取文件路径前面加'r'，表示只读，作为文件路径读取；或者使用双斜杠'\ \'来进行转义，形如：'E:\ \test\ \test_data.csv'。
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的 数据分析环境的重要因素之一。...它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...基本数据集操作 （1）读取 CSV 格式的数据集 pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”) 或者： pd.read_csv(“csv_file”) （2）读取 Excel 数据集...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...基本数据集操作 （1）读取 CSV 格式的数据集 pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”) 或者： pd.read_csv(“csv_file”) （2）读取 Excel 数据集...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。
（括号法） 完整代码（注释都在代码中）： #include //用于输入输出操作 #include //用于实现栈数据结构 #include //用于处理字符串...它会从操作数栈中弹出两个操作数和一个操作符，并进行相应的计算，然后将计算结果压入操作数栈中。 这个过程会不断重复，直到所有的操作符都被处理完毕。...当遇到左括号时，将其压入操作符栈中；当遇到右括号时，将操作符栈中的操作符逐个弹出并进行计算，直到遇到左括号为止。 //如果括号不匹配，则抛出运行时错误。...如果不是，则说明表达式无效，抛出运行时错误。否则，返回数字栈中的唯一元素作为计算结果。 if (num_stack.size() !...，用于从输入流中读取一行文本并存储到字符串对象中。
2、若一个操作数实现了 String() string 方法，该方法能将该对象转换为字符串，随后会根据占位符的需要进行格式化。 ...Scan、Scanf 和 Scanln 从 os.Stdin 中读取；Fscan、Fscanf 和 Fscanln 从指定的 io.Reader 中读取； Sscan、Sscanf 和 Sscanln...宽度被解释为输入的文本（%5s 意为最多从输入中读取 5 个符文来扫描成字符串），而扫描函数则没有精度的语法（没有 %5.2f，只有 %5f）。 ...注意：Fscan 等函数会从输入中多读取一个字符（符文），因此，如果循环调用扫描函数，可能会跳过输入中的某些数据。一般只有在输入的数据中没有空白符时该问题才会出现。...若提供给 Fscan 的读取器实现了 ReadRune，就会用该方法读取字符。若此读取器还实现了 UnreadRune 方法，就会用该方法保存字符，而连续的调用将不会丢失数据。
/test.txt") print(df) 但是，注意，这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型，并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...(c引擎不支持) nrows 从文件中只读取多少数据行，需要读取的行数（从文件头开始算起） na_values 空值定义，默认情况下, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1....1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行
/test.txt") print(df) 但是，注意，这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型，并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...(c引擎不支持) nrows 从文件中只读取多少数据行，需要读取的行数（从文件头开始算起） na_values 空值定义，默认情况下, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1....其实发现意义还真不是很大，可能文档并没有表述清楚他的具体作用。接下来说一下index_col的常见用途 在读取文件的时候，如果不设置index_col列索引，默认会使用从0开始的整数索引。...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行
它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作...2、 读取 更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。...读取csv文件： ? engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件，则是一样的味道： ?...导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据： ?...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?
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