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浅谈pandas dataframe除数是零处理

如下例 data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100 但有营业收入本年累计为0情况, 则营业成本率为inf,即无穷大,而需要在表中体现为零...data2['营业成本率'].replace([np.inf, -np.inf, "", np.nan], 0, inplace=True) 当然,要引用到numpy库 需要导入库 import pandas...BarChart3D from openpyxl.chart import label, BarChart3D, BarChart, Reference import numpy as np 也可以采用函数和apply方式...= 0,'三项费用完成比例本月数'] = data2['三项费用合计本月数']/data2['任务指标三项费用']*100 解决过除数为0情况,但最上面的例子,却怎么也不认,一直提示错误,不知道是什么原因...到此这篇关于浅谈pandas dataframe除数是零处理文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe除数是零内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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pandas DataFrame创建方法

pandas DataFrame增删查改总结系列文章: pandas DaFrame创建方法 pandas DataFrame查询方法 pandas DataFrame行或列删除方法 pandas...DataFrame修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用数据结构,这里总结生成和添加数据方法: ①、把其他格式数据整理到DataFrame中; ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame) 假如我们在做实验时候得到数据是dict类型,为了方便之后数据统计和计算,我们想把它转换为DataFrame,存在很多写法,这里简单介绍常用几种...2. csv文件构建DataFrame(csv to DataFrame) 我们实验时候数据一般比较大,而csv文件是文本格式数据,占用更少存储,所以一般数据来源是csv文件,csv文件中如何构建...当然也可以把这些新数据构建为一个新DataFrame,然后两个DataFrame拼起来。

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pandas DataFrame运算实现

df = pd.DataFrame({'COL1' : [2,3,4,5,4,2], 'COL2' : [0,1,2,3,4,2]}) df.median() COL1 3.5 COL2...以上这些函数可以对series和dataframe操作 这里我们按照时间从前往后来进行累计 排序 # 排序之后,进行累计求和 data = data.sort_index() p_change进行求和...4 自定义运算 apply(func, axis=0) func:自定义函数 axis=0:默认是列,axis=1为行进行运算 定义一个列,最大值-最小值函数 data[['open', 'close...']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0) open 22.74 close 22.85 dtype: float64 到此这篇关于pandas DataFrame...运算实现文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame运算内容请搜索ZaLou.Cn以前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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(六)Python:PandasDataFrame

DataFrame也能自动生成行索引,索引0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...行索引、列索引和值,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...1, stop=4, step=1) 值 [['aaaa' '4000']  ['bbbb' '5000']  ['cccc' '6000']]         除了进行查看,我们还能简单行索引和列索引进行修改...,但这种方式是直接原始数据操作,不是很安全,pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣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有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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合并PandasDataFrame方法汇总

---- Pandas是数据分析、机器学习等常用工具,其中DataFrame又是最常用数据类型,操作,不得不熟练。...在《跟老齐学Python:数据分析》一书中,DataFrame对象各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍内容,并参考其他文献,专门汇总了合并操作各种方法。...Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame操作,一般操作结果是创建一个新DataFrame,而对原始数据没有任何影响。...在上面的示例中,还设置了参数 indicator为True,以便PandasDataFrame末尾添加一个额外_merge 列。...方法5:combine_first()和update() 假设有一个DataFrame,但是它存在缺失数据,希望能够另一个DataFrame中讲丢失数据填充进来。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何一个DataFrame根据我们需要进行排序以及一些汇总运算使用方法。...汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见sum方法,一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。...首先是sum,我们可以使用sum来DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是每一行进行求和。 ? 除了sum之外,另一个常用就是mean,可以针对一行或者是一列求平均。 ?

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pandas dataframeexplode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程中,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 中 explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas列中字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframeexplode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Pandas创建DataFrame对象几种常用方法

DataFramepandas常用数据类型之一,表示带标签可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象,后面会陆续介绍DataFrame对象用法。...pandas as pd 接下来就可以通过多种不同方式来创建DataFrame对象了,为了避免排版混乱影响阅读,直接在我制作PPT上进行截图。...生成后面创建DataFrame对象时用到日期时间索引: ? 创建DataFrame对象,索引为2013年每个月最后一天,列名分别是A、B、C、D,数据为12行4列随机数。 ?...根据字典来创建DataFrame对象,字典“键”作为DataFrame对象列名,其中B列数据是使用pandasdate_range()函数生成日期时间,C列数据来自于使用pandasSeries...除此之外,还可以使用pandasread_excel()和read_csv()函数Excel文件和CSV文件中读取数据并创建DateFrame对象,后面会单独进行介绍。

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pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现

在刚开始使用pandas DataFrame时候,对于数据选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用操作。...做例子 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa...:-1] #倒数第3行到倒数第1行(不包含最后1行即倒数第1行,这里有点烦躁,因为从前数时第0行开始,后数就是-1行开始,毕竟没有-0) 2. loc,在知道列名字情况下,df.loc[index...除此之外,**df[lable1][lable2]**操作是线性lable2选取是在df[lable1]基础上进行,速度相对较慢。...到此这篇关于pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现文章就介绍到这了,更多相关pandas 数据选取,修改,切片内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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