本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,基于其中每一个文件,首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据,随后对截取出来的数据逐行求差,并基于其他多个文件夹中同样大量的...我们希望实现的是,首先对于这个文件夹中的每一个文件,都截取出其中天数在2022001(也就是2022年第1天)及之后的部分;随后,对截取出来的数据的各列(除了第1列,因为第1列是表示时间的数据)加以逐行求差...然后,通过 os.listdir() 函数获取了ERA5气象数据文件夹和历史数据文件夹中的所有文件名,并在后续的循环中使用。 ...在处理ERA5气象数据时,首先找到与当前点ID匹配的ERA5气象数据文件,并使用Pandas中的 read_csv() 函数读取了该文件的数据。...在处理历史数据时,首先找到与当前点ID匹配的历史数据文件,并使用Pandas中的 read_csv() 函数读取了该文件的数据。
在本期Python数据分析实战学习中,将从常见的数据获取方法入手,对常用的数据获取方式进行详细的介绍: Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...Python可以读取任何格式的文本数据。一般分为三个步骤:定义数据文件、创建文件对象、读取文件内容。 定义数据文件 语法 将文件赋值给一个文件对象,为了后续操作更加便捷,减少代码冗余。...---- 第二招 Pandas 库读取数据 在日常数据分析中,使用pandas读取数据文件更为常见。...fix_imports : bool, optional 布尔值, 选填, 默认为True, 只有在python3上加载python2生成的pickle文件时才有用, 其中包括包含对象数组的npy/...如果"fix_imports", 如果是True, pickle将尝试将旧的python2名称映射到新名称在python3中使用。
零 写在前面 上一篇文章中带大家了解了数据分析基础,配置好了数据分析的基本环境,以及利用pandas模块读写csv文件,在本文开头,我也补充了csv与tsv的基本介绍与区别,意在更好的让大家理解相关知识点...csv与tsv只是内容的分隔符不一样,前者是,,后者是\t,python读取这两类文件都使用csv模块,也可以直接利用pandas,这里我们讲利用pandas读取方式,使用的函数read_csv()与to_csv...(1) 读取tsv文件代码 import pandas as pd import os # 获取当前文件父目录路径 father_path = os.getcwd() # 原始数据文件路径 rpath_tsv...(2)利用pandas写入json文件 import pandas as pd import os # 获取当前文件父目录路径 father_path = os.getcwd() # 存储数据文件路径...一堆事情,所以原创更新的比较慢,后面我想开一些基于Python视频课程,感觉说话比写文章简单,写这么一篇简单的文章得花我半天多的时间,而且累,所以希望大家多多支持。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。...尝试了按列名依次计算获取非 空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。...尝试了按列名依次计算获取非空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。...尝试了按列名依次计算获取非 空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。...尝试了按列名依次计算获取非空列,和 DataFrame.dropna()两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个",",所以移除的9800万...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非">5TB"数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过...尝试了按列名依次计算获取非空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,基于其中每一个文件,随机从其中选取一部分数据,并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。 ...首先,我们来明确一下本文的具体需求。现有一个文件夹,其中有大量的Excel表格文件(在本文中我们就以.csv格式的文件为例);如下图所示。 ...其中,每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式;其中的第1行表示每一列的名称,第1列则表示时间。 ...然后,使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据,并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列(为了防止第1列表示时间的列被选中,因此需要删除)。...最后,使用Pandas中的to_csv()函数将结果DataFrame保存到结果数据文件夹中,文件名为Train_Model_1.csv,并设置index = False表示不保存索引。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。...pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...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。...安装完之后可以通过pip查看这个库的信息: ? 接下来我们看一个读取Excel的简单的例子: ? 这个Excel的内容如下: ? 注:本文的代码和数据文件可以通过文章开头提到的Github仓库获取。...实际上,read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数,如下表所示: ?
代码文件:在一个工作簿中筛选单一类别数据.py - 数据文件:采购表.xlsx import xlwings as xw import pandas as pd app=xw.App(visible=...()是pandas模块中DataFrame对象的函数,用于转换指定列的数据类型。...()是Python中列表对象的函数,常用于在列表中查找某个元素的索引位置。...()是pandas模块中DataFrame对象自带的一个函数,用于计算列与列之间的相关系数。...代码文件:使用方差分析对比数据的差异.py - 数据文件:方差分析.xlsx 在Python中做方差分析,要用到与方差分析相关的statsmodels.formula.api模块和statsmodels.stats.anova
1 前言 Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能,read_csv 实现读入csv文件,to_csv写入到csv文件。...每个函数的参数非常多,可以用来解决平时实战时,很多棘手的问题,比如设置某些列为时间类型,当导入列含有重复列名称时,当我们想过滤掉某些列时,当想添加列名称时......sep: 数据文件的分隔符,默认为逗号。假如sep为None,python引擎会通过内置的 csv.Sniffer工具自动判断分隔符。...Out[37]: id age0 1 101 2 12 squeeze 参数用于当读入的数据文件只有一列时...此处可能是Pandas包的问题,一回看看。 还有一个 prefix 参数比较有意思,当我们导入的数据没有header时,我们把此参数设置为my时,列自动变为my0, my1, my2,...
许多生物信息学数据都存储在文本文件中, 每行一条记录,列之间用逗号(csv文件)或 tab 键(表格文件)隔开。...row 即为一个字典,其键为表头,值为每一行中各列的值。...很多时候,生物信息的数据文件是以 tab 键分隔的,可以使用下面的代码: with open('iris.tsv') as f: f_tsv = csv.reader(f, delimiter...CSV 数据来进行数据分析和统计,那么应该考虑 Pandas 这个 Python 库。...它有一个方便的函数 pandas.read_csv(),能够将 CSV 数据加载到 DataFrame 对象中。之后,就可以生成各种各样的统计摘要了,还可以对数据进行筛选并执行其他类型的高级操作。
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作,Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性,支持类似于numpy中的操作,也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...三、读取指定位置的数据 ? Pandas中获取指定位置数据的索引方式默认是“先列后行”,这与numpy中ndarray的索引方式“先行后列”是相反的。...在Pandas中,取数据的逻辑通常是先获取某一列数据,然后再取这列数据中的某个数据,所以默认采用了“先列后行”的方式,如果顺序反了会报错。 ?...loc属性是基于索引名来获取数据的,在loc中的行索引和列索引都要使用索引名,iloc属性是基于数值索引来获取数据的,在iloc中的行索引和列索引都要使用数值索引。...以上就是Pandas中的索引和切片基本操作介绍,如果需要获取数据和代码,可以点击关注公众号“Python碎片”,然后在后台回复“pandas03”关键字获取本文代码和数据。
Pandas是python中一个强大的数据分析和处理模块工具,通过此模块能快速、灵活的处理数据,为复杂的数据分析提供基础分析功能。...对数据库或Excel表,如包含了多列不同数据类型的数据(如数字、时间、文本)以及矩阵型或二维表等这些原始数据都需要首先处理才能应用分析。...Pandas模块处理两个重要的数据结构是:DataFrame(数据框)和Series(系列),DataFrame(数据框)就是一个二维表,每列代表一个变量,每行为一次观测,行列交叉的单元格就是对应的值,...程序执行后结果如下: 如果我们对上面的系列作向量化操作运算,如开平方根 程序执行后结果如下: 以上是对pandas模块详细的讲解,下面根据案例对外部数据文件处理: 需要安装xrld处理excel文件 案例...3:读取E:/test/sale.xcel文件 程序如下: 程序执行后结果通过print()函数查看结果输出到窗口: 案例4:重命名上面的数据文件中的列变量名time改为sale_time 程序执行后查看结果列
可视化是数据分析的重要一环,也是python比较擅长的工作,本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。...本笔记是基于pandas进行数据读取的,因此也简单的总结了一下pandas的一些常规操作,比如文件读取、数据显示、数据分布、数据列名的展示,数据的分组和统计,数据的排序,行列数据的汇总,以及行列的转换。...其次本文简单演示了一下如何展示行数据和列数据,以及如何展示多列数据。 本系列的最终目标是通过GDP和人口统计数据集来演示matplotlib的各种主要图表。...--------------------获取相关数据------------------------ #从国家统计局下载2000年-2017年GDP数据和人口数据 #打开GDP数据文件,并输出其前五行,...(list(df.columns.values)) ''' #打开人口数据文件,并输出其前五行,各列数据分布、各列名 df=pd.read_csv('population.csv', encoding
read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个,可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。...# 获取文件编码类型def get_encoding(file): # 二进制方式读取,获取字节数据,检测类型 with open(file, 'rb') as f: return...chardet.detect(f.read())['encoding'] 通过charadet包分析出文件的编码格式后,不管使用 python原生的open, read,还是pandas的read_csv...3、读取文件时遇到和列数不对应的行,此时会报错 尤其在读入文件为上亿行的,快读完时,突然报出这个错,此行解析出的字段个数与之前行列数不匹配。...假设我们的数据文件默认分隔符为逗号,然后如果某行的某个单元格取值为: '山东省, 潍坊市, 青州市' 就光这一个单元格,就会解析出多列,报错那也是自然的,这就要求我们在读入之前对数据做好充分的清洗。
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个关于Python自动化办公的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...把一个csv数据文件,第一行头文件(字段名)不变,按某列(第四列)降序排列,另行保存为csv 文件。...# 如果想按照多列排序可以把列名都写进 by 参数列表中,并把它们的排序方式也写进 ascending 参数列表) df = df.sort_values(by=["总价"], ascending=[False...下图是【瑜亮老师】学习Python数据分析的时候,看书做的笔记图。 关键的地方还有笔记,用荧光笔标记了。后来【大侠】自己就上道了。...这篇文章基于粉丝提问,针对把一个csv数据文件,第一行头文件(字段名)不变,按某列(第四列)降序排列,另行保存为csv文件的问题,给出了具体说明和演示,顺利帮助粉丝解决了问题,大家也学到了很多知识。
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