Pandas:如何在不添加额外列的情况下“合并”2行交替的NaN的内容？ - 腾讯云开发者社区

本文要点：使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。...---- 这是典型的报表输出格式，其中有合并单元格，内容把科目和人名回到一起去。由于案例原有的需求比较繁琐，本文核心是处理数据，因此简化了需求。...---- ---- 我们来看看数据：注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...---- ---- 看看现在的数据，如下： ---- 剩下的工作则非常简单，主要是把班级和内容分成2列。...---- 数据如下： ---- ---- 最后本文通过实例展示了如何在 Python 中使用 xlwings + pandas 灵活处理各种的不规范格式表格数据。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

例如，要安装带有可选依赖项以读取 Excel 文件的 pandas。 pip install "pandas[excel]" 可以在依赖部分找到可以安装的全部额外内容列表。...如果显示类似“/usr/bin/python”的内容，则表示您正在使用系统中的 Python，这是不推荐的。强烈建议使用conda，以快速安装和更新包和依赖项。...pandas 非常适合许多不同类型的数据：具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 电子表格有序和无序（不一定是固定频率）的时间序列数据具有行和列标签的任意矩阵数据（同质或异质类型）...如何选择 DataFrame 的子集？如何在 pandas 中创建图表？...如何从现有列派生新列如何计算摘要统计信息如何重新设计表格布局如何合并来自多个表的数据如何轻松处理时间序列数据如何操作文本数据 pandas 处理什么类型的数据

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盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数！

作者：阿南整理：小五如何在Pandas合并数据，大家肯定都不陌生。作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。...pd.concat([df0, df1], axis=1) 默认情况下，当我们横向合并数据（沿列）时，Pandas其实是按照索引来连接的。...当两者的索引不相同时，就会用 NaN 填充不重叠的，举个例子如下所示。...df0.merge(df1, left_on="a", right_on="c") 除了 a 和 c 的单独列之外，它的结果与之前的合并几乎相同。这里，额外提两个特殊参数：笛卡尔积、使用后缀。...在这种情况下，df1 的 a 列和 b 列将作为平方，产生最终值，如上面的代码片段所示 5、append 回顾前文，我们讨论的大多数操作都是针对按列来合并数据。如果按行合并（纵向）该如何操作呢？

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合并Pandas的DataFrame方法汇总

在《跟老齐学Python：数据分析》一书中，对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容，并参考其他文献，专门汇总了合并操作的各种方法。...Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame的操作，一般的操作结果是创建一个新的DataFrame，而对原始数据没有任何影响。...使用how='outer' 合并在键上匹配的DataFrames，但也包括丢失或不匹配的值。...在上面的示例中，还设置了参数 indicator为True，以便Pandas在DataFrame的末尾添加一个额外的_merge 列。...如果这两个DataFrames 的形状不匹配，Pandas将用NaN替换任何不匹配的单元格。

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深入理解pandas读取excel,tx

pandas读取文件官方提供的文档在使用pandas读取文件之前，必备的内容，必然属于官方文档，官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version.../test.txt") print(df) 但是，注意，这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型，并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...squeeze 默认为False, True的情况下返回的类型为Series，如果数据经解析后仅含一行，则返回Series prefix 自动生成的列名编号的前缀，如： ‘X’ for X0, X1,...都表现为NAN keep_default_na 如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加 na_filter 是否检查丢失值（空字符串或者是空值...{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型

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深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

pandas读取文件官方提供的文档在使用pandas读取文件之前，必备的内容，必然属于官方文档，官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version.../test.txt") print(df) 但是，注意，这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型，并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...squeeze 默认为False, True的情况下返回的类型为Series，如果数据经解析后仅含一行，则返回Series prefix 自动生成的列名编号的前缀，如： ‘X’ for X0, X1,...都表现为NAN keep_default_na 如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加 na_filter 是否检查丢失值（空字符串或者是空值...{‘foo’ : 1, 3} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

要记住：Explode某物会释放其所有内部内容-Explode列表会分隔其元素。 Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。...此键允许将表合并，即使它们的排序方式不一样。完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加到value列。 ?...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

7 NaN d 2 在外连接中，左侧或右侧 DataFrame 对象中与另一个 DataFrame 中的键不匹配的行将在另一个 DataFrame 的列中出现...在索引上合并在某些情况下，DataFrame 中的合并键会在其索引（行标签）中找到。...特别是，您有许多额外的考虑：如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴中的不同元素还是仅使用共同的值？连接的数据块在结果对象中需要被识别吗？ “连接轴”中包含需要保留的数据吗？...与在新的 DataFrame 中将一个列转换为多个不同，它将多个列合并为一个，生成一个比输入更长的 DataFrame。...这里由 fig.add_subplot 返回的对象是 AxesSubplot 对象，您可以通过调用每个实例方法直接在其他空子图上绘制（参见添加额外绘图后的数据可视化）： In [22]: ax1.hist

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python学习之pandas

2，Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供搞笑的操作数据集所需的工具 3.pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的1函数方法 4，Pandas是字典形式，基于Numpy创建，让Numpy为中心的应用变得更加简单...])#索引在左边值在右边 print(s) #4.2 Date Frame #DateFrame是表格型数据结构，包含一组有序的列，每列可以使不同的值类型。...print(df_1.sort_index(axis=1,ascending=False))#axis等于按第一列排序，如ABCDEFG，然后ascending倒序进行显示 print(df_1.sort_values...print(df.iloc[3:5,0:2])#3,5行，0,3列 print(df.iloc[[1,2,4],[0,2]])#不连续筛选 print(df[df.A > 0])#筛选出df.A大于0...,periods=6))#添加一列 print(df) #7Pandas处理数据 dates = pd.date_range('20180310',periods=6) df = pd.DataFrame

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10分钟入门Pandas

用np.nan来表示不存在的值，默认情况下这些值不参与运算。...“重置索引”操作可以添加、删除行或列，或者修改行或列的位置，该操作返回数据表的副本。在重置索引操作中，如果指定的索引存在，则保留原有数据，若指定的索引不存在，则添加新的行或列（数据为Nan）。...就是对表格中所有数据判定，是nan就变成True，不是nan就变成False。一些操作各种操作一般情况下是不包含“缺失值”的。...合并Concat合并可以使用concat()方法将多个pandas对象合并为一个。...可以是添加，原来共有3个类别，添加变成5个。也可以是减少。对于已存在的数据，如果新的分类不包含，则会变成nan。

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

在合并中，为了保存分类类型，两个category类型必须是完全相同的。这个与pandas中的其他数据类型略有不同，例如所有float64列都具有相同的数据类型，就没有什么区分。...默认情况下，当按category列分组时，即使数据不存在，pandas也会为该类别中的每个值返回结果。...为这个交叉表添加一个新列new_col，值为1。...使用.unstack()会把species索引移到列索引中（类似pivot交叉表的操作）。而当添加的新列不在species的分类索引中时，就会报错。...category列的索引：当索引为category类型的时候，注意是否可能与类别变量发生奇怪的交互作用。以上就是本次分享内容。

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

像NaN这样的常见特殊值不适用于所有数据类型。在大多数情况下，不存在普遍最佳选择，不同的语言和系统使用不同的惯例。...NumPy 可以推断出，数组的内容是 Python 对象。...（请注意，有人建议未来向 Pandas 添加原生整数 NA；截至本文撰写时，尚未包含此内容。）...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna...这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。

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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

1, 2, 3, 4, np.nan, ]) s = pd.Series(arr) print(s) #也可以不转换,但是转换后可以减少内存,尽量进行转换 # arr = np.array([1, 2,...(数据内容,index=纵坐标,columns=横坐标)#数据内容必须是列表或者np.array格式,尽量用np.array格式减少内存 #生成的数据列表预定俗称最好命名成df #对df的取值 2.pd.DataFrame...[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,...(subset=['c2']) 删除c2中有NaN值的数据 6.df重空值进行添加 df.fillna(value=10)空值填充10 7.df进行合并 1.pd.concat((df1, df2),...axis=1) 合并行列都可以由axis控制 2.df1.append(df2) append只能合并列

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（七）

还有一个实验室，提供了一个未在工作坊中涵盖的数据集的新练习，供额外练习。...还有一个实验室，提供了一些未在工作坊中涵盖的数据集的新练习，供额外练习。...默认情况下不包括在计算中。请参阅缺失数据部分。重新索引允许您在指定轴上更改/添加/删除索引。...默认情况下不包括在计算中。请参阅缺失数据部分。重新索引允许您更改/添加/删除指定轴上的索引。...dtype: object 合并连接 pandas 提供了各种便捷的功能，用于轻松组合不同种类的Series和DataFrame对象，针对索引的各种集合逻辑以及关系代数功能在连接/合并类型操作的情况下

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2天学会Pandas

根据位置设置loc和iloc4.3 根据条件设置4.4 按行或列设置4.5 添加Series序列(长度必须对齐)4.6 设定某行某列为特定值4.7 修改一整行数据5.Pandas处理丢失数据5.1 创建含...NaN的矩阵5.2 删除掉有NaN的行或列5.3 替换NaN值为0或者其他5.4 是否有缺失数据NaN6.Pandas导入导出6.1 导入数据6.2 导出数据7.Pandas合并操作7.1 Pandas...不同点：ix可以混合选择，可以填入column对应的字符选择，而iloc只能采用index索引，对于列数较多情况下，ix要方便操作许多。...# 按行或列设置 # 列批处理，F列全改为NaN df['F'] = np.nan print(df) 4.5 添加Series序列(长度必须对齐) df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6...此方法是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column各自成列，原来没有值的位置皆为NaN填充。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。...表8-1 不同的连接类型多对多的合并有些不直观。...indicator 添加特殊的列_merge，它可以指明每个行的来源，它的值有left_only、right_only或both，根据每行的合并数据的来源。...表中的每行代表一次观察。关系型数据库（如MySQL）中的数据经常都是这样存储的，因为固定架构（即列名和数据类型）有一个好处：随着表中数据的添加，item列中的值的种类能够增加。...有的情况下，使用这样的数据会很麻烦，你可能会更喜欢DataFrame，不同的item值分别形成一列，date列中的时间戳则用作索引。

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Python数据分析(2)-pandas数据结构操作

pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的数据结构的Python库，适合处理‘有关系’或者‘有标签’的数据。在利用Python做数据分析的时候，pandas是一个强有力的工具。...在掌握DataFrame的操作后，自然也就熟悉了Series的操作，因而不描述如何操作Series。 1....如果是字典，则字典的keys默认为dataframe的columns index 列表，如果不指定则默认产生np.arange(n) columns 列表，如果不指定则默认产生np.arange(n)...其实就相当于合并了两个dataframe，取了并集。所以在增加行的时候需要保证列能够参数对齐。...，一般为[df1,df2,…dfn] axis 合并方向，0为按照index合并，即从下面添加；1为按照columns合并，即从右边添加 join 合并方式。

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Pandas常用操作

本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。...---- 一、多个Excel合并成1个Excel 图1 6年气象站点文件图2 气象站点内容概要如图，需要将6年的气象站点数据重新整理到一个Excel中。...其中每个文件的内容如图2，要求合并时去除第一列，第二列这两个无用列。...= ['time', 'pm2_5'], inplace = True) 三、添加新列假设我们为2015年添加一列，列名为'new_id'，但是只添加5行，代码如下： new_id...再利用df.loc对满足条件的列赋值。方法二利用.fillna对某一列的NaN赋值为-1，得到的为Series对象。再利用列赋值语句将原来的列覆盖。

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Read_CSV参数详解

例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ... mangle_dupe_cols : boolean, default True 重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。...=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列； list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format : boolean, default False 如果设定为True并且...在某些情况下会快5~10倍。 keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

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python数据分析笔记——数据加载与整理

2、当文件没有标题行时可以让pandas为其自动分配默认的列名。也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...也可以根据多个键（列）进行合并，用on传入一个由列名组成的列表即可。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...利用drop_duplicates方法，可以返回一个移除了重复行的DataFrame. 默认情况下，此方法是对所有的列进行重复项清理操作，也可以用来指定特定的一列或多列进行。

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Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数！

合并Pandas的DataFrame方法汇总

深入理解pandas读取excel,tx

深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

python学习之pandas

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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

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《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

Python数据分析(2)-pandas数据结构操作

Pandas常用操作

Read_CSV参数详解

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