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填补Excel中每日的日期并将缺失日期的属性值设置为0：Python

本文介绍基于Python语言，读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。   首先，我们明确一下本文的需求。...接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。   ...接下来，使用reindex方法对DataFrame进行重新索引，以包含完整的日期范围，并使用0填充缺失值。...最后，我们使用drop方法删除第一列（否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值，而不是time列），并将最后一列（也就是time列）移到第一列。...随后，即可将修改后的DataFrame保存到输出文件中，使用to_csv方法，并设置index=False以避免保存索引列。   运行上述代码，即可得到如下图所示的结果文件。

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    Pandas入门2

    标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。...image.png 5.4.3 DataFrame对象的applymap方法 需要1个参数，参数的数据类型为函数对象，applymap方法的返回值的数据类型为DataFrame。...将数据列 Mjob 和 Fjob中所有数据实现首字母大写 df[['Mjob','Fjob']].applymap(str.title) Step 6....简单说明原因，并修改原始dataframe中的数据使得Mjob和Fjob列变为首字母大写 函数操作不影响原数据，返回值的新数据要赋值给原数据，如下面代码所示： df[['Mjob','Fjob']] =...Python中的字符串处理 对于大部分应用来说，python中的字符串应该已经足够。 如split()函数对字符串拆分，strip()函数对字符串去除两边空白字符。

    4.2K20

    超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

    基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，这样的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是上篇，下篇在次条。 1...."date":pd.date_range(start="20200310",periods=10), # 输出日期数据，设置周期为10，注意这里的周期数应该与数据条数相等。...# 查看整个数据集的空值 data['department'].isnull() # 查看某一列的空值 输出结果： ?...= False） value：用于填充的值，可以是具体值、字典和数组，不能是列表； method：填充方法，有 ffill 和 bfill 等； inplace默认无False，如果为True，则将修改此对象上的所有其他视图

    3.6K31

    DataFrame和Series的使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...原始行索引为0,1，现在行索引为Tome,Bob Series DataFrame 在这里调用的时候, 都是大写的 (Pandas 的API 有些是大写字母开头的) Series常用属性 1.加载CSV...# 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df...取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby(‘continent

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    pandas入门3-1:识别异常值以及lambda 函数

    本节主要内容为识别异常值及lambda函数的应用，由于内容过长，故拆分为3-1和3-2两小节。 注意：确保您已查看过所有以前的课程，因为本练习需要学习以前课程中学到的知识。...确保state列全部为大写 仅选择帐户状态等于“1”的记录 在州列中合并NJ 和 NY（ 即新泽西州和纽约州）到NY（纽约州） 删除任何异常值（数据集中的任何奇怪结果） 让我们快速看看哪些州名是大写的，...值转换为大写，我们将使用upper（）函数和dataframe的apply属性。...可以忽略Status列，因为此列中的所有值都是1。为此，我们将使用dataframe的函数groupby和sum（）。 请注意，我们必须使用reset_index。...如果不这样做，将无法通过State和StatusDate进行分组，因为groupby函数只需要列作为输入。该reset_index功能将使StatusDate返回到dataframe中一列。

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    python数据分析——数据预处理

    在该案例中,将interpolate方法中的参数order设置为2即可满足要求。具体代码及运行结果如下： 【例】请使用Python完成对df数据中item2列的三次样条插值填充。...在该案例中，将interpolate方法的method参数设置为spline，将order参数设置为3,具体代码及运行结果如下: 三、重复值处理 3.1发现重复值 在数据的采集过程中,有时会存在对同一数据进行重复采集的情况...本案例的代码及运行结果如下。 七、其他 7.1大小写转换 在数据分析中,有时候需要将字符串中的字符进行大小写转换。在Python中可以使用lower()方法,将字符串中的所有大写字母转换为小写字母。...也可以使用upper()方法，将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。...7.2数据修改与替换 按列增加数据 【例】请创建如下所示的DataFrame数据,并利用Python对该数据的最后增加一列数据,要求数据的列索引为'four' ,数值为[9,10,24]。

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    pandas入门教程

    这段输出说明如下： 输出的最后一行是Series中数据的类型，这里的数据都是int64类型的。 数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。...请注意： DataFrame的不同列可以是不同的数据类型 如果以Series数组来创建DataFrame，每个Series将成为一行，而不是一列 例如： ? df4的输出如下： ?...对待无效值，主要有两种处理方法：直接忽略这些无效值；或者将无效值替换成有效值。 下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的： ?...替换无效值 我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样： ? 这段代码输出如下： ? 将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大，因此我们可以指定不同的数据来进行填充。...Series的str字段包含了一系列的函数用来处理字符串。并且，这些函数会自动处理无效值。 下面是一些实例，在第一组数据中，我们故意设置了一些包含空格字符串： ?

    2.2K20

    整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

    列序反转 跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转： ? 逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么country这一列现在在最右边。 6....类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...如果你想要标准化，将显示结果保留到小数点后2位呢？ 你可以使用set_option()函数： ? set_option()函数中第一个参数为选项的名称，第二个参数为Python格式化字符。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

    3.2K10

    整理了25个Pandas实用技巧

    从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...但是，一个更灵活和有用的方法是定义特定DataFrame中的格式化（style）。 让我们回到stocks这个DataFrame: ? 我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

    2.8K40

    Python中 Pandas 50题冲关

    Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。...Python中的Numpy基础20问 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...df = pd.DataFrame(num_arr, index = dates, columns = columns) df 从CSV中创建 DataFrame，分隔符为“；”，编码格式为gbk...df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) df 将animal列中的snake替换为python df['animal...Series s，将2015所有工作日作为随机值的索引 dti = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-12-31', freq='B') s = pd.Series

    4.2K30

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...日期功能 本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...大小写转换 Excel电子表格提供 UPPER、LOWER 和 PROPER 函数，分别用于将文本转换为大写、小写和标题大小写。

    19.6K20

    整理了25个Pandas实用技巧（下）

    从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...DataFrame: 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

    2.4K10

    Pandas库

    如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...使用str.replace ()方法替换特定位置的空格。 大小写转换： 使用str.lower ()将所有字符转换为小写。 使用str.upper ()将所有字符转换为大写。...使用head()、tail()、info()等方法进行初步探索，了解数据的基本情况。 数据转换： 使用 melt()函数将宽表转换为长表。 使用 pivot_table()函数创建交叉表格。...Pandas中的rolling方法可以轻松实现移动平均，并且可以通过设置不同的参数来调整窗口大小和权重。...它不仅支持浮点与非浮点数据里的缺失数据表示为NaN，还允许插入或删除DataFrame等多维对象的列。

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    Pandas 25 式

    操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...从剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储的数据读取为 DataFrame，用 read_clipboard()函数。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

    8.4K00

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...从剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储的数据读取为 DataFrame，用 read_clipboard()函数。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

    7.2K20

    玩转数据处理120题｜Pandas版本

    1 创建DataFrame 题目：将下面的字典创建为DataFrame data = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python...object # salary int64 # test object # test1 object # dtype: object 41 数据处理 题目：将createTime列设置为索引 难度：...Python解法 df['涨跌幅(%)'].hist(bins = 30) 61 数据创建 题目：以data的列名创建一个dataframe 难度：⭐⭐ Python解法 temp = pd.DataFrame...个指定分布(如标准正态分布)的数 Python解法 tem = np.random.normal(0, 1, 20) df3 = pd.DataFrame(tem) 85 数据创建 题目：将df1，df2...['positionName', 'salary'],nrows = 10) 102 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高

    7.6K41

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...的索引值 类似地，我们还可以用 .set_index() 方法，将 DataFrame 里的某一列作为索引来用。...类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。比如，将表中所有 NaN 替换成 20 ： ?...此外，还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数： ? apply() 方法 用 .apply() 方法，可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数，进行数据处理。

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