本文是基于Windows系统环境，学习和测试DataFrame模块： Windows 10 PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8...初始化DataFrame 创建一个空的DataFrame变量 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame() ...读写操作 将csv文件读入DataFrame数据 read_csv()函数的参数配置参考官网pandas.read_csv import pandas as pd data = pd.read_csv...('user.csv') print (data) 将DataFrame数据写入csv文件 to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列 # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除 # thresh: 整数n，表示每行或列中至少有
的Series集合 创建 DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示： 自动生成行索引 ..., 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以name和pay为列索引，创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...admin 2 3 admin 3 另一种删除方法 name a 1 admin 1 3 admin 3 （1）添加列 添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用
8编码； 1.4 关闭 关闭压缩文件： zipobj.close() 1.5 一个例子： 压缩目录如下： ?...可以看到，我们将整个目录添加到压缩文件中，其实我们更想做的是logs/*.log； 对代码进行修改： logdir = '/home/linux/logs' zipname = '/home/linux...这个才是我们想要的。...(member, path=None, pwd=None)：解压缩一个文件到指定目录； 参数： member：压缩包中文件； path：解压缩到指定目录，默认解压到当前目录； frzip.extractall...(path=None, members=None, pwd=None)：解压缩多个文件到指定目录； 参数： path：指定的解压目录； members：指定解压文件，默认解压全部； 解压指定文件到指定目录
zipfile Python 中 zipfile模块提供了对 zip 压缩文件的一系列操作。...test.zip（如果test.zip文件不存在） ，然后将test.txt文件加入到压缩文件 test.zip中，如果原来的压缩文件中有内容，会清除原有的内容 import zipfile try:...，会把压缩文件中的原有覆盖 except Exception as e: print("异常对象的类型是:%s"%type(e)) print("异常对象的内容是:%s"%e) finally...解压文件 将test.zip文件解压 在python3中，解压文件的密码参数 pwd接收的是二进制的值，所以要在前面加一个 b 。python2中接受的是str字符串的值。...() 返回zip压缩包中的所有文件 print(files) f.close() 总结 到此这篇关于Python中zipfile压缩文件模块的基本使用教程的文章就介绍到这了,更多相关Python
python中DataFrame的运算总结 1、算术运算 data["open"].add(3).head() # open统一加3 data["open"] + 3 data.sub(100)....data.describe() data.max(axis=0) data.idxmax(axis=0) #值位置 以上就是python中DataFrame的运算总结，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程
Python环境准备 micromamba create -n norm python=3.10 micromamba activate norm ## 按装pdf-compressor包 pip install...每个月可以压缩250次PDF，对大多人是够的。...在终端设置pulic key（第一次需要设置，之后就不需要了） pdf-compressor --set-api-key project_public_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 压缩...可以替换为'low', 'recommended'（默认） pdf-compressor --compression-level extreme C.pdf 小trick 如果extreme模式也不能压缩到需要的大小...，可以编辑PDF，把矢量图换成像素图再进行压缩。
在开发完成后，代码正式上线都需要对代码进行压缩，这样代码资源会变的更小，访问速度也会变的更快。 1....压缩JS文件 在Webpack 4.x以上版本以上内置了uglifyjs-webpack-plugin 插件，会对JS文件自动压缩，不需要做其它的任何操作。...也可以手动安装这个插件，设置一些另外的参数，比如开启并行压缩，加快打包的速度。 2....压缩CSS文件 由于 css-loader 在1.0版本以后，去掉了设置参数，所以在打包的时候是没有办法通过设置参数的方式去压缩。...压缩HTML文件 1.安装插件 npm i html-webpack-plugin -D 2.
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。
判断是否是ZIP文件 用zipfile.is_zipfile判断。...读取文件信息 List出来archive文件里内容，用namelist 和 infolist方法。返回list of filenames或list of ZipInfo instances。...创建新的zip文件，只需要初始化一个新的ZipFile即可，用w模式，要添加数据，用write()方法即可。...，如果压缩，需要用zlib模块。...zf.close() creating archive adding README.txt with compression modedeflated closing Ref: Effbot Python
对于很大的文本文件，通常会压缩之后再进行存储和传输，比如二代测序的fastsq文件，通常都是gzip压缩之后的格式。对于压缩文件的读写，通过python的内置模块也可以快速搞定。...根据压缩格式的不同，提供了以下3个模块 1. gzip gzip模块用于处理后缀为gz的压缩文件，读取gzip压缩文件的代码如下 >>> import gzip>>> with gzip.open...bz2 bz2模块用于处理后缀为bz2的压缩文件，读取bz2压缩文件的代码如下 >>> import bz2>>> with bz2.open('file.bz2', 'rt') as f:.....f.write('hello') 3. lzma lzma模块用于处理后缀为xz的压缩文件，读取xz压缩文件的代码如下 >>> import lzma>>> with lzma.open('file.xz...f.write('hello') 对于压缩文件，选择压缩格式对应的模块来操作即可。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
import gzip with gzip.open('somefile.gz', 'rt') as f: text = f.read()
当我们遇到大量小文件的传输时，一般会涉及到文件的压缩和解压，下面对zip的压缩解压直接上代码 压缩： def zip_dir(dirname,zipfilename): """...| ##@函数目的: 压缩指定目录为zip文件 | ##@参数说明：dirname为指定的目录，zipfilename为压缩后的zip文件路径 |...tar[len(dirname):] #print arcname zf.write(tar,arcname) zf.close() 解压缩...： def unzip_file(zipfilename, unziptodir): """ | ##@函数目的: 解压zip文件到指定目录...| ##@参数说明：zipfilename为zip文件路径，unziptodir为解压文件后的文件目录 | ##@返回值：无 | ##@函数逻辑：
DataFrame简介： DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...参考资料：《利用Python进行数据分析》
pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...], aggfunc={"mt_income":[np.sum],"impression":[np.sum]}) stack/unstack 事实上，变换一个表只是堆叠DataFrame的一种特殊情况...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...那么，如何打开该文件并获取数据框？ 参考方案 试试这个： 在文本编辑器中打开cvs文件，并确保将其保存为utf-8格式。...– python 我觉得有比这更好的方法：import pandas as pd df = pd.DataFrame( [[‘A’, ‘X’, 3], [‘A’, ‘X’, 5], [‘A’, ‘Y’...我发现R语言的relaimpo包下有该文件。不幸的是，我对R没有任何经验。我检查了互联网，但找不到。这个程序包有python端口吗？如果不存在，是否可以通过python使用该包？...– python 我的Web服务器的API日志如下：started started succeeded failed 那是同时收到的两个请求。很难说哪一个成功或失败。
通过zipfile模块实现对文件、文件夹的zip压缩和解压 #打包成zip文件 import zipfile f = zipfile.ZipFile('archive.zip','w',zipfile.ZIP_DEFLATED...) f.write('file_to_add.py') f.close() 从zip文件解包 import zipfile zfile = zipfile.ZipFile('archive.zip','...data = zfile.read(filename) file = open(filename, 'w+b') file.write(data) file.close() 把整个文件夹内的文件打包
执行的代码： ? 1、报错如下： ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
Button(root, text='bye', command=root.quit).pack(fill=X) root.mainloop() image.png ---- //解压文件
DataFrame简介： DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...参考资料：《利用Python进行数据分析》 在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns
目录 前言 效果 代码 成品体验 应用场景示例 微信文件拖拽解压与压缩 前言 没想到整个压缩解压还挺麻烦，以下代码是经过实测通过的。...目前只完成了zip的压缩和解压，rar的由于需要另外装exe所以暂时简单实现。...for i in zipList: # replace是减少压缩文件的一层目录，即压缩文件不包括to_zip这个目录...print('\n') input('\n>> 任意键退出') 成品体验 python压缩与解压 - 成品+源码+dll文件 http://xfxuezhang.cn/web/share/%E8%BD...%AF%E4%BB%B6-%E7%94%B5%E8%84%91/python%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E4%B8%8E%E8%A7%A3%E5%8E%8B.zip 应用场景示例 微信文件拖拽解压与压缩
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