问题描述 如下图的日期dataframe,需要把开始日期和结束日期拼接在一起 原dataframe 开始日期 结束日期 2020-08-03 2020-08-09 2020-08-10 2020-08-...16 2020-08-17 2020-08-23 2020-08-24 2020-08-30 2020-08-31 2020-09-06 拼接后的dataframe 开始日期 结束日期 插入日期 2020...= None) else np.nan,axis=1) 方案二：转成嵌套数组/列表 # 转换成嵌套数组 df.values np.array(df) #转换成嵌套列表 df.values.tolist...() np.array(df).tolist() # 拼接 pd.DataFrame([" ~ ".join(i) if (i[0]!...= None) else np.nan for i in np.array(df).tolist()])
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...is None: v = d.values.tolist() cols = d.columns.values.tolist() else: j
对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...改用DataFrame.apply()： new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符...is None: v = d.values.tolist() cols = d.columns.values.tolist() else: j
我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...看似很简单，我可以使用 pandas DataFrame 编写几行代码就够了。下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...：这让我有点伤脑筋，因为 .split(",") 本身就是一个列表，将它打包到另一个列表中，岂不变成了双重嵌套列表？...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。
我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示： 这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...看似很简单，我可以使用 pandas DataFrame 编写几行代码就够了。 下面是我编写的代码： 你发现 bug 了吗？反正我没看出来。...") 调用放在另一个列表中： 这让我有点伤脑筋，因为 .split(",") 本身就是一个列表，将它打包到另一个列表中，岂不变成了双重嵌套列表？...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异： 你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...我不认为按照我的理解修改语言会更好，因为如此很难区分在嵌套的情况下容器何时应该解构，何时应该重用，此外列表推导式会返回元组，而 PEP 202 规定不允许。
, S: pd.DataFrame, join_keys: List[str]) -> pd.DataFrame: """半连接：返回R中在S中有匹配的记录..., S: pd.DataFrame, join_keys: List[str]) -> pd.DataFrame: """反连接：返回R中在S中没有匹配的记录...通过本文的深入分析，我们可以看到数据并表技术在现代数据处理中的重要地位： **1...., S: pd.DataFrame, join_keys: List[str]) -> pd.DataFrame: """反连接：返回R中在S中没有匹配的记录..., S: pd.DataFrame, join_keys: List[str]) -> pd.DataFrame: """反连接：返回R中在S中没有匹配的记录
，通过递归的方式将列表中的所有进行相加，典型的鸭子类型。...编码替代方案： 有趣的是，我们也可以使用Python的三元if/else表达式。...我们也可以针对任何可加和的类型一般化（如果我们至少假设输入中的一项的话，这将会变得较容易些，就像我们在第18章最小最大值的示例中所做的那样），并且使用Python 3.0的扩展序列赋值来使得第一个/其他的解包更简单...处理非线性结构的方法 计算一个嵌套的字列表结构中所有数字的总和： [1,[2,[3,4],5,6,[[7,8,[9]]] 解： 简单的循环语句在这里不起作用，因为这不是一个线性迭代。...嵌套的循环语句也不够用，因为子列表可能嵌套到任意的深度并且以任意的形式嵌套。相反，下面的代码使用递归来对应这种一般性的嵌套，以便顺序访问子列表。
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"plugins...每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。...headers = set()for product in products:headers.update(product.keys())# 创建DataFrame并填充数据for product in...products:product_data = {header: product.get(header, '') for header in headers}new_data = pd.DataFrame...([product_data])df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)print("Data processed.")else:print(f"Failed
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据； 获取json数据中"data"键的值，然后获取其中...； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串； 在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用...headers = set() for product in products: headers.update(product.keys()) # 创建DataFrame并填充数据 for product...in products: product_data = {header: product.get(header, '') for header in headers} new_data = pd.DataFrame...([product_data]) df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) print("Data processed.") else: print
标签：pandas 本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。 运行以下代码以创建示例数据框架。...i%2 == 0else'asdf'for i in range(10,30)] df = pd.DataFrame({'l1':l1, 'l2':l2, 'l3':l3, 'l4':l4,...对于第一列，因为我们知道它应该是“整数”，所以我们可以在astype()转换方法中输入int。 图2 然而，如果数据包含小数，int将不起作用。...在这种情况下，我们需要将float传递到方法参数中。 图3 这个方法看起来很容易应用，但这几乎是它所能做的——它不适用于其余的列。...然而，这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如，列l8中的数据是“文本”数字（如“1010”）和其他实文本（如“asdf”）的混合。
在Julia中本身就存在数组这个概念。 在大多数编程语言中，数组的下标都是从0开始的。但是在Julia中，数组的下标是从1开始的。...这个特性我觉得在某些时候更符合直觉.日常说256级色域,你问ta,这么个数,大概率会说,1-256.but这个东西不对,应该是0-255,其实是一种反直觉的东西,至于设计背后的终极理念,如果我可以和语言的设计者聊天...多维数组的创建 ? 取数 ? 整形操作 DataFrame是具有标记列的数据结构，可以单独使用不同的数据类型。就像SQL表或电子表格一样，它有两个维度。DataFrame是统计分析推荐的数据结构。...而DataFrames包中的DataArray类型提供了这些功能（例如，可以在数组中存储一些缺失值）。 • DataFrame：这是一个二维数据结构，其提供了很多功能来表示和分析数据。...在下面的代码中，我们使用了mean()函数和true||x。mean()函数不起作用，因为它涉及NA值；而true||x则按预期工作。
用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...上面的例子是一个非常简单的json，它的结构很容易理解。但通常我们拿到的json数据会嵌套很多层，而且内容也非常多，看得人头晕眼花。这时候就需要一些工具来辅助我们进行分析。...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...=[] else np.nan for j in df[i]] df[i]=list1 return df 每次调用json_parse函数和list_parse函数都可以“拆一层”，重复调用这两个函数...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...使用DataFrame()函数创建DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是创建的Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON字符串转换而来的数据...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...)函数解析嵌套的JSON数据：df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键...将JSON数据转换为DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。
vue_logo.png Vue使用中遇到的问题总结记录。...内容比较基础，无奈我是菜鸟 1、Vue中字符串换行不起作用 {{item.content}} content字符串很长，内部的换行符\n不起作用。...2、Vue数据对象嵌套对象时的实例声明 var baseInfo = new Vue({ el:'#id', data:{ item: {} } item中包含其他对象必须先声明如下...'正确' : '错误'}} 这样简单的操作可直接替代v-if v-else,代码更简洁。 持续更新 Hi 大家好！...以后文章会不断的更新，介绍关于iOS开发学习总结 ， 介绍基于MUI 、H5+ 及H5开发中感悟记录总结。感觉有用就点赞哈，喜欢就大胆的关注。
slug=finance&page={pagenumber} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK {pagenumber}的值从1开始，以1递增，到10结束； 获取网页的响应，这是一个嵌套的json...数据； 获取json数据中"gpts"键的值，这是一个json数据； 提取每个json数据中所有键的名称，写入Excel文件的表头，所有键对应的值，写入Excel文件的数据列； 保存Excel文件； 注意...：每一步都输出信息到屏幕； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串； 在较新的Pandas版本中...key, value in item.items(): if isinstance(value, (dict, list)): flat_item[key] = json.dumps(value) else...: flat_item[key] = value df = pd.concat([df, pd.DataFrame([flat_item])], ignore_index=True) else: print
category_id=7&offset={pagenumber} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK {pagenumber}的值从0开始，以20递增，到200结束； 获取网页的响应，这是一个嵌套的...json数据； 获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"agents"键的值，这是一个json数据； 提取每个json数据中所有键的名称，写入Excel文件的表头，所有键对应的值，写入Excel...文件的数据列； 保存Excel文件； 注意：每一步都输出信息到屏幕； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串...； 在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。...: flat_agent[key] = value df = pd.concat([df, pd.DataFrame([flat_agent])], ignore_index=True) else: print
解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。...问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的，通常为数值型。...这种方法在数据处理和分析中是常见且实用的技巧，希望本文对你有所帮助。在实际应用场景中，我们可能会遇到需要对DataFrame中的某一列进行运算的情况。...然后，我们可以直接对这两个ndarray进行运算，得到每个产品的销售总额。最后，将运算结果添加到DataFrame中的Sales Total列。...例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 从列表创建一维ndarraya = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 从嵌套列表创建二维ndarrayb
看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...一开始，我们应用的if/else函数的时间超过了8秒，现在我们已经将其缩短到不到9毫秒，这几乎是一个1000倍的转换！...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...更简洁（甚至更快）和做多重嵌套np.where。 np.select()的一个优点是它的layout。 你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！
凡是文本类型的内容，统一用 first ，就是去组内的第一笔 接着定义加载 excel 数据到 DataFrame： - 由于数据源的标题在第3行，因此在调用 read_excel 时，参数 header...设置为 None，表示不需要用 excel 中的数据行作为 DataFrame 的标题 - header=df.iloc[header_idx,:] ，把指定行的内容读取出来 - df.columns...res.loc[idx,:] ，通过一个销售人员，即可获得这个销售员的货品汇总结果(是一个 DataFrame)，这时就可以调用 to_excel 输出结果 - to_excel 中的参数 startrow...，表示结果输出在第2行 到这里，你可能会问，还有一个按照货品的汇总结果啊，这是非常简单，因为汇总方式是一样的，只是汇总字段有变化而已。...，只需要在定义 g_agg_funcs 中添加单价列的统计方式，如下： 如果是在 vba 方案中，目前的修改还是比较容易的(在 sku 类模块的 add 方法中添加逻辑)，但是与 Python 的方案比较就显得低效得多
今天我们就来聊聊：人工智能如何在运维决策支持中，成为你最靠谱的搭子？...比如利用机器学习中的“因果推断”模型，可以在多指标异常的情况下推断哪一个是根因。...import OpenAIagent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(), df, verbose=True)agent.run("上个月有哪些高危告警？...这就是“AI问数”在运维领域的体现，让业务方、产品经理也能参与到运维决策中来。五、自动化闭环：AI 不只是建议，更要能“干活”很多 AI 应用只停留在“告诉你问题在哪”，但最终还得人工执行指令。...真正的运维价值，在于你能否用工具解放自己，从低效重复劳动中脱身出来，把时间用在更有策略、更有判断力的决策上。
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