数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
如下场景：数据按照日期保存为文件夹，文件夹中数据又按照分钟保存为csv文件。...image.png image.png image.png 2019-07-28文件夹和2019-07-29中的文件分别如下： image.png image.png 代码如下，其中subDirTimeFormat...，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas as pd onedayDelta...',12,"name",["value1","value2"]) print(result) 让我们查询2019-07-28 05:29到2019-07-29 17:29之间name为12的数据...看一下调用结果： 通过比较检验，确认返回结果和csv文件中的数据是一致的， name为12在各个csv中数据如下： image.png image.png image.png image.png
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...从结果知，参数keep='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...IF子句，不仅在生成参数lookup_value的值的构造中，也在生成参数lookup_array的值的构造中。...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...（即我们关注的值）为求倒数之后数组中的最小值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
有时候，我们需要从用户窗体的文本框中复制数据，然后将其粘贴到其他地方。下面举例说明具体的操作方法。 示例一：如下图1所示，在示例窗体中有一个文本框和一个命令按钮。...当用户窗体被激活时，文本框中自动显示文字“完美Excel”，单击“复制”按钮后，文本框中的数据会被复制到剪贴板。 ? 图1：带有文本框和命令按钮的用户窗体 首先，按图1设计好用户窗体界面。...CommandButton1_Click() With myClipboard .SetText Me.TextBox1.Text .PutInClipboard End WithEnd Sub 在图1所示的用户窗体中添加一个文本框...，上述代码后面添加一句代码： Me.TextBox2.Paste 运行后的结果如下图2所示。...图2 示例二：如下图3所示，在用户窗体中有多个文本框，要求单击按钮后将有数据的文本框中的数据全部复制到剪贴板。 ? 图3：带有6个文本框和1个命令按钮的用户窗体 首先，按图3设计好用户窗体界面。
读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。
readline 读取文件中的一行数据，直到到达定义的size字节数上限 内容字符串 readlines 读取文件中的全部数据，直到到达定义的size字节数上限 内容列表，每行数据作为列表中的一个对象...pandas不仅可以读取open()函数所读取的文本文件及其他各类文件，最重要的是pandas读取结果为DataFrame数据框，后续的数据处理更为方便。...or integer, default None 需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。...Numpy读取数据方法与Pandas类似，其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile
较亮的像素具有较高的降雨值。在下一节中，我将提取这些值并将它们转换为pandas数据框。 从光栅文件中提取数据 现在进入关键步骤——提取每个366个光栅图像的像素值。...这个过程很简单：我们将循环遍历每个图像，读取像素值并将它们存储在一个列表中。 我们将另外在另一个列表中跟踪日期信息。我们从哪里获取日期信息？...然而，对于高分辨率数据集，这可能需要大量计算资源。 因此，我们刚刚创建了两个列表，一个存储文件名中的日期，另一个存储降雨数据。...转换为时间序列数据框 在pandas中，将列表转换为数据框格式是一项简单的任务： # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm...), columns = ['date', 'rainfall_mm']) df.head() 现在我们有了一个pandas数据框，但请注意，“日期”列中的值是字符串，pandas尚不知道它代表日期
中的日期格式是十分关键的，因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。
2.7 从多个文件中连接数据 pandas可以直接从多个文件中连接数据。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名，以及文件中销售额的总计和均值，所以可以将这3 种数据组合成一个文本框，使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框，然后将这个数据框写入输出文件。
： 2.1 新增对xml文件的读写操作 在这次新版本中新增了对xml格式数据进行解析读写的功能，对此有特殊需求的朋友可以前往https://pandas.pydata.org/docs/user_guide...2.2 Styler可使用原生css语法 很多朋友都知道pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css...2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用 在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行rolling滑窗操作使用center参数将每行记录作为窗口中心时会报错...2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...2.5 explode()新增多列操作支持 当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode
css语法 很多朋友都知道pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css样式，以前的方式需要将一条css...属性写到二元组中传入，在1.3版本中可以直接传入css字符串，比如下面我们通过设置hover伪类样式，来修改每一行鼠标悬停时的样式： 2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling...操作中可用 在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行rolling滑窗操作使用center参数将每行记录作为窗口中心时会报错： 而在1.3中这个问题终于得到解决~方便了许多时序数据分析时的操作...： 2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...)新增多列操作支持 当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode()操作只支持对单个字段的展开
默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据，默认分隔符是逗号。...(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....有的IDE中利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时，若文件路径或文件名包含中文，会报错。...要注意的是：排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=3 对于不规则分隔符，使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格，那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了。...convert_axes boolean，尝试将轴转换为正确的dtypes，默认值为True convert_dates 解析日期的列列表；如果为True，则尝试解析类似日期的列，默认值为True参考列标签
默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据，默认分隔符是逗号。...(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....read_csv函数过程中常见的问题 有的IDE中利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时，若文件路径或文件名包含中文，会报错。...要注意的是：排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] 对于不规则分隔符，使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格，那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了...convert_axes boolean，尝试将轴转换为正确的dtypes，默认值为True convert_dates 解析日期的列列表；如果为True，则尝试解析类似日期的列，默认值为True参考列标签
pandas将所有工作表读入数据框字典，字典中的键就是工作表的名称，值就是包含工作表中数据的数据框。所以，通过在字典的键和值之间迭代，可以使用工作簿中所有的数据。...当在每个数据框中筛选特定行时，结果是一个新的筛选过的数据框，所以可以创建一个列表保存这些筛选过的数据框，然后将它们连接成一个最终数据框。 在所有工作表中筛选出销售额大于$2000.00的所有行。...3.5.2 从多个工作簿中连接数据 pandas提供concat函数连接数据框。 如果想把数据框一个一个地垂直堆叠，设置参数axis=0。 如果想把数据框一个一个地平行连接，设置参数axis=1。...如果要基于某个关键字列连接数据框，pandas的merge函数提供类似SQL join的操作。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。
本文主要目的是通过列属性进行列挑选，比如在同一个数据框中，有的列是整数类的，有的列是字符串列的，有的列是数字类的，有的列是布尔类型的。...参数： include，exclude：选择要包含/排除的dtypes或字符串。必须至少提供其中一个参数。...返回： subset：DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的列，请使用np.number或'number' 要选取字符串的列，必须使用‘object’ 要选择日期时间...，请使用np.datetime64，'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列，请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import...2 False 2.0 white median 4 1 True 1.0 asian high 5 2 False 2.0 white high 我们构建了一个数据框
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 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...在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...对象列表中的每一个元素都是一个指针(pointer)，它包含了实际值在内存中位置的“地址”。...通过优化这些列，我们设法将 pandas 中的内存使用量，从 861.6MB 降到了 104.28MB，减少了 88%。 分析棒球比赛 我们已经优化了数据，现在我们可以开始对数据进行分析了。
(数据框, 数据框_prophet): # 使用pandas的rolling方法计算后6个月销售额累计值 数据框['后6个月销售额累计值'] = 数据框['sales'].rolling...而对于LightGBM和XGBoost，因为它们是基于树的模型，不是专门用于时间序列的模型，所以在时间序列预测中的应用需要一些特别的技巧，例如构造滞后特征(lag features)、滑动窗口特征等，这在这个示例代码中可能比较复杂...，用jieba库拆分句子，提取关键字 3、排除关键字中中黑名单出现的关键字 4、将剩下的关键字匹配TXT文件中的句子 5、将prompt、匹配到的句子上传给人工智能GPT3.5，返回结果文本 6、将文本显示在文本输出窗口中...-1c") # 使用jieba进行拆分句子和提取关键字 关键字 = jieba.analyse.extract_tags(输入文本, topK=20) # 排除关键字中黑名单出现的关键字...黑名单 = ["不适当的关键字1", "不适当的关键字2"] 关键字 = [关键词 for 关键词 in 关键字 if 关键词 not in 黑名单] # 从TXT文件中匹配句子
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