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如何Pandas数据换为Excel文件

数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何Pandas数据框架写入Excel文件。...第一步:安装pandas和openpyxl 由于你需要导出pandas数据框架,显然你必须已经安装了pandas包。如果没有,请运行下面的pip命令,在你的电脑上安装Pandas python包。...(在我们的例子中,我们输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称,而是python数据框架导出到Excel文件中,而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。

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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)

第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 data=data.T#置之后得到想要的结果...列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第73波-数据转换:单行多项目多行单项目

数据分析的前半部分数据处理、转换等工作是一个又脏又累的活,默默地干着,却又不出彩让人看到过程的艰辛和成果。...如何让这个过程可以更加轻松一点,是Excel催化剂为大家所想的,今天带来一大刚需的数据转换功能,多个项目列多行单项目。...业务场景 在一些系统导出的数据里,或者一些表单采集到的多选项目的数据,很常见到的是某一列的内容,多个项目合并成一行,如下图所示。...是否重复行数列,若需要按指定列的数字进行多行重复填充,可利用此功能实现。...,所有步骤封装在黑箱中进行,无需额外的技术能力,单单聚焦于业务逻辑的提取与实现。

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python3.x

a = 3; 关于注释和输出 Python单行注释#开头,多行为''' '''或者""" """,js单行//,多行/**/ # 我是Python的注释 ''' 我也是python的多行注释 '''...# 我是python的输出 //我是js的单行注释 /* 我是js的多行js注释 */ console.log("Hello,javascript!")...Python较为复杂 //js交换变量的方式 temp = x x = y y = temp #Python交换变量的方式 x,y = y,x 关于Python的数据类型有 Numbers(数值类型)...5 8421 101 十六进制=>二进制: 【一四位】十六进制的一位相当于二进制的三位(二的三次方),转换时按照十进制转换为二进制 二进制=>八进制: 【三位一取】从低位开始取,高位不够补0。...数据存储:计算机存储数据,先开辟内存空间,在存储数据。计算机开辟内存的最小单位是字节(1个字节等于32位)。

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【Python】从基础到进阶(一):了解Python语言基础以及变量的相关知识

数据科学与机器学习:Pandas、NumPy、Scikit-learn等库使得数据处理与分析变得高效便捷。 自动化脚本:Python的简洁语法使其成为编写自动化脚本的理想选择。...Python支持单行注释和多行注释。 2.1.1 单行注释 单行注释以井号 (#) 开头,井号后的内容会被解释器忽略。单行注释通常用于解释代码行的作用。...# 这是在代码行末的注释 2.1.2 多行注释 Python没有专门的多行注释语法,但可以使用多个单行注释或者三引号字符串 (''' 或 """) 来实现多行注释。...x = 10 # 整数 x = "Hello" # 现在是字符串 可以使用内置函数进行类型转换: x = 3.14 y = int(x) # 浮点数转换为整数,结果为3 s = "123" n...= int(s) # 字符串转换为整数,结果为123 b = bool(1) # 整数转换为布尔值,结果为True 3.4 变量的作用域 变量的作用域决定了变量在程序中的可见性和生命周期。

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Pandas教程

作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一,Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色 为了帮助你完成这项任务并对Python编码更加自信,我用Pandas上一些最常用的函数和方法创建了本教程...data = pd.read_excel('file_name.xls') c) 数据导出到csv文件,使用to_csv data.to_csv("file_name.csv", sep=';',...基本统计 a) describe方法只给出数据的基本统计信息。默认情况下,它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据表示。 data.describe() ?...d) 通过传递参数include='all',将同时显示数字和非数字数据。 data.describe(include='all') ? e) 别忘了通过在末尾添加.T来数据。...'Sex', 'Age', 'Sib_Sp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'], dtype='object') d) 通过列表生成式下划线替换为

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【Python】初学者喜欢的Python入门笔记

python程序设计 入门笔记 ⚪常用数据类型 ⚪注释 单行注释 多行注释 ⚪type() 函数 ⚪数据类型的转换 ⚪标识符命名规范 ⚪运算符 算数运算符 赋值运算符 复合赋值运算符 ⚪三种方式定义字符串...#这里是.29.创建的单行注释 … 多行注释 多行注释,是使用三个英文双引号:""" 作为开头与结尾的一串Python代码。...常用的数据类型转换函数: 函数 作用 int(i) 数据 i 转换为整数,并返回。...float(i) 数据 i 转换为浮点数,并返回。 str(i) 数据 i 转换为字符串,并返回。 任何数据类型都可以转换为字符串类型。 字符串类型数据中必须只含有数字,才能转换为整数类型。...当我们使用一个变量来接收三引号定义的字符串,它就是字符串,如果不使用变量接收,那么这就是一个多行注释代码。 注意:三个不同的界定符是可以相互嵌套使用的。

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python笔记1-字符串

1、注释 单行注释 # 多行注释 ’’’ ””” 2、操作符 标准算术操作符 +加 -减 *乘 /除 //地板除 %取模 **乘方 标准比较操作符 大于 >=大于等于 ==...=不等于 逻辑操作符 and和 or或者 not不是 3、表达式 数据用操作符连接的式子 4、变量和赋值 变量名定义:可以是字母、下划线、数字,不可以以数字开头,避免域python默认的关键字等冲突...) str 字符串 float 浮点小数 decimal 用于精确运算 6、函数举例 print() :打印,打印多个中间使用,分隔 input() :输入 int() :括号内数据换为整数型...,(数据类型转换,如果要使用做加减运算需要先转换为数字类型,如int、decimal、float,而且类型需要一致) float() :转换为浮点型 type() :查看数据类型 id...7、操作举例 1)使用input赋值一个变量name_1,并打印出来 ? 2)使用decimal精确运算浮点小数 ? 3)使用int字符串123456换为整数型 ?

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JavaScript基础

1、原样输出标签的内容: <:< >:> 2、单行注释//(ctrl+/) 多行注释(ctrl+shift+/) /* */ 3、JavaScript中基本数据类型有个特殊的数据类型 null空...undefined未声明 复合数据类型: 声明变量:var xxxx=xxx,可以一次性声明多个变量如:var name = "",age = 18,sex = ""; 变量赋值:xxx = 18...输出变量/常量的类型:typeof 变量名/常量名 4、运算符 算数运算符:除了+-*/%外还有++ -- 关系运算符: 逻辑运算符 任何类型的数据和字符串类型数据做相加操作时,其他类型数据会转换为字符串类型...任何数据除了和字符串做相加运算外,与NaN做算数运算的结果始终都是NaN,包括NaN和NaN做运算的结果也为NaN(not a number),字符串如果是纯数字字符串转成数字,否则转换成NaN. +=.../= *= %= 任何其他数据类型除了和字符串做相加操作外,与数字类型做算数运算的时候,其他数据类型都会自动转换成数字 特殊数据类型中:NULL>0;underfined>NaN 数字0成布尔值为false

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Pandas 秘籍:6~11

每个列名称实际上是变量的值。 实际上,数据中甚至都没有变量名。 凌乱的数据集转换为整洁的数据的第一步之一就是识别所有变量。 在此特定数据集中,我们具有州和水果的变量。...通过步骤 3 中的结果数据强制为序列,可以避免清理多重索引列。squeeze方法仅适用于单列数据,并将其转换为序列。...当想要以更大的数据以这种方式附加行时,可以通过使用to_dict方法单行换为字典,然后使用字典推导式和一些默认值来清除所有旧值,从而避免大量键入和错误。...更多 单行添加到数据是相当昂贵的操作,如果您发现自己编写了单行数据附加到数据的循环,那么您做错了。...在内部,pandas 序列列表转换为单个数据,然后进行追加。 多个数据连接在一起 通用的concat函数可将两个或多个数据(或序列)垂直和水平连接在一起。

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数据分析索引总结(上)Pandas单级索引

单行索引 df.loc[1103] 虽然这里的1103是整数, 但loc索引方式用的是索引标签, 而不是默认整数索引(注意默认整数索引和标签索引这二者有时候是一样的) ② 多行索引 多行索引时,需传入一个...利用cut数值列转为区间为元素的分类变量, 例如统计数学成绩的区间情况:使用pd.cut函数进行分割后, 如果没有类型转换,此时并不是区间类型,而是category类型。...df_i.loc[[65,90]] df_i.loc[[65,30]] 如果想要选取某个区间,先要把分类变量转为区间变量,再使用overlap方法: 报错--这是由于cut得到的看起来像是区间的数据类型...cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据

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java基础语法

Java中的注释分为三种: (1)单行注释。单行注释的格式是使用//,从//开始至本行结尾的文字将作为注释文字。 // 这是单行注释文字 (2)多行注释。...多行注释的格式是使用/* 和 */一段较长的注释括起来。 /* 这是多行注释文字 这是多行注释文字 这是多行注释文字 */ 注意:多行注释不能嵌套使用。 (3)文档注释。...例如: double num = 10; // int类型的10直接赋值给double类型 System.out.println(num); // 输出10.0 (2)强制类型转换 把一个表示数据范围大的数值或者变量赋值给另一个表示数据范围小的变量...强制类型转换格式:目标数据类型 变量名 = (目标数据类型)值或者变量; 例如: double num1 = 5.5; int num2 = (int) num1; // double类型的num1强制转换为...例如: int a = 'a'; System.out.println(a); // 输出97 2)整数默认是int类型,byte、short和char类型数据参与运算均会自动转换为int

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初学乍练redis:两行shell脚本实现slowlog持久化储(去重保留历史条目、时间戳格式化)

为了解决历史慢日志跟踪问题,需要将redis slowlog定期储到其它存储介质,如磁盘文件或MySQL数据库等。本文介绍使用shell脚本slowlog储到普通文本文件的设计实现。...含有“1) (integer)”的行的第一列置空,并去掉前置空格。目的是去掉条目编号列。 含有“1) (integer)”的行的第三列替换为指定的日期时间格式,并去掉前置空格。...含有“3) (integer)”的行去掉前置空格。目的是左对齐显示。 含有“4) +1)”的行中的“4)”替换为两个空格。“ +”表示4)和1)之间有多个空格。...shell在处理文本文件时,一般都是按某些条件逐行去重,面对这种多行整体去重的场景,很自然想到行转列,每个条目的多行转换成一行,然后在整行去重就容易了。...去重后,再将每个条目的单行转成原始的多行格式化显示。

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提高 Python 代码可读性的 5 个基本技巧

在本文中,我们着重讨论如何通过文档、提示输入和正确的变量名称来提高应用程序/脚本的可读性的五个基本技巧。 1....Python 中的注释通常使用井号 (#) 来完成,并且可以跨越单行多行。...在下面的例子中,我们可以轻松得到如下信息: 函数需要两个参数 文件名参数应该是字符串类型 start_depth 参数应该是 float 类型,默认值为 None 该函数返回一个 pandas DataFrame...如果我们为这些变量分配适当的名称,就能够知道其中一个是由 lasio.read() 调用读取的 data_file,并且很可能是原始数据,data 变量告诉我们这是我们正在使用的实际数据。 5....通过代码我们无法准确的知道该段代码的具体含义 如果我们声明一个变量并将该值分配给它,那么我们就有更好的机会知道它是什么。在这种情况下,它是用于伽马射线指数转换为粘土体积的粘土与页岩的比率。

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