pd.Timestamp):# 日期时间returnvalue.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')returnvaluedefnormalize_value(value,column_name):""" 对比前的数据预处理 """ifpd.isna(value):# 处理缺失值return''elifisinstance(value,str)andvalue.strip()=='#VA
[{"name":"张三","age":25},{"name":"李四","age":30}] 示例2:处理嵌套JSON数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [{"user":{"name":"张三","contact":{"email":"zhangsan@example.com","phone":"13800138000"}},"orders":[{"id":"001","amount":100}]}] 转换后的Exc...
col],column_name)exceptIndexError:a_val=''try:b_val=normalize_value(df_b.iat[row,col],column...
DOCTYPEhtml>武汉市天气预报body{font-family:'Microsoft YaHei',sans-serif;margin:0;padding:20px;background:linear-gradient(135deg,#f5f7fa0%,#e4e8eb100%);min-height:100vh;}.container{max-width:1200px;margin:0auto;background-color:rgba(255,255,255,0.95);padding:30px;border-radius:15px;box...
return col_name_cleaned; } static void CleanColumnNames(vector<string> &names, bool normalize) { for(auto &name : names) { // normalize names or at least trim whitespace if (normalize) { name = NormalizeColumnName(name); } else { name = TrimWhitespace(name); } } } //--- // Met...
{'name': 'Charlie', 'age': 35, 'score': {'math': 70, 'english': 80}} ] 将嵌套的字典转换为DataFrame。你可以使用pd.DataFrame函数将嵌套的字典转换为DataFrame。这里我们需要用到json_normalize函数,它可以处理嵌套的字典数据。 import pandas as pd from pandas import json_normalize data = [ {'...
df = json_normalize(nested_data, '学生') df.to_excel('nested_output.xlsx', index=False) 这种方式能有效处理嵌套结构并导出到Excel。 在保存字典为Excel时,有哪些常见错误需要注意? 在使用pandas将字典保存为Excel时,可能会遇到一些常见错误。首先,确保字典的键具有一致性,特别是在多层嵌套的情况下。其次,确...
df = json_normalize(nested_data, '学生', ['姓名', ['信息', '年龄'], ['信息', '城市']]) # 导出为Excel文件 df.to_excel('nested_output.xlsx', index=False) 这种方法可以有效地将复杂的数据结构转换为适合Excel展示的格式。 有没有其他库可以将字典写入Excel文件?
参数normalize 查看值出现的占比 参数sort默认为True,设置为False可以实现不按计数值降序排序 唯一值获取 方法一:把列单独复制出来,然后删除重复值 drop_duplicates() 方法二:把列单独复制出来,然后 unique() 数值查找 isin([关键字1,关键字2...]) 返回一个布尔数组 ...
定义: date_range(start = None,end = None,periods= None,freq ='D',tz = None,normalize = False,name = None,closed = None)描述:返回固定频率的日期索引,日期作为默认频率 通过选择频率为A或annual,我们将能够从上面获得三个目标日期。 In [29]: pd.date_range? In [30]: # Create the BHAG ...