importpandasaspd data = {'num': ['1-3n-7','2','1-5','3-5-8n','0-4-5-10','4-81-15'],'string': ['打水泥打灰,需要水泥打灰,搅拌下','我不打灰谁打灰','不想打灰了','打点灰吧,要不去搬袋水泥','搬水泥,打灰,搅拌均匀','搅拌,搅拌……']}df = pd.DataFrame(data) / 需求处...
Python复制import pandas as pd #从CSV文件加载数据 df = pd.read_csv("data.csv") #从Excel文件加载数据 df = pd.read_excel("data.xlsx") #从JSON文件加载数据 df = pd.read_json("data.json") 3. 网络数据 原始数据还可以来自网络资源,例如: API接口:许多服务(如天气数据、社交媒体数据、股票市场数...
python 3.8 pandas >=1.2.4 / 数据需求 对指定列提取指定字符。 import pandas as pd data = { 'num': ['1-3\n-7', '2', '1-5', '3-5-8\n', '0-4-5-10', '4-81-15'], 'string': ['打水泥打灰,需要水泥打灰,搅拌下', '我不打灰谁打灰', '不想打灰了', '打点灰吧,要不去搬...
在今天这篇文章,我将总结 3 个Python数据分析常见问题,分别是: nan相等性比较问题 pandas 按列 extract 和正则提取 round 四舍五入之谜 为了演示的方便,我使用 tex 排版,文末提供使用数据和pdf下载。 pdf 第一页: 提出nan相等性比较问题; 使用extract 正则提取,可以实现更复杂的正则表达式提取,很有用; round ...
Python3 pandas库(13) nlargest()分组取最大多行并求和 在pandas库里面,我们常常关心的是最大的前几个,比如销售最好的几个产品,几个店,等。之前讲到的head(), 能够看到看到DF里面的前几行,如果需要看到最大或者最小的几行就需要先进行排序。… 曹骥 Python3 pandas (7) 行、列重排序 reindex() 行、列重...
【Python】extract及contains方法(正则提取筛选数据) 一,extract方法的使用 extract函数主要是对于数据进行提取。场景一般对于DataFrame中的一列中的数据进行提取的场合比较多。 例如一列中包含了很长的字段,我们希望在这些字段中提取出我们想要的字段时,就可以通过extract方法进行数据的提取了。
基于pandas的文本数据(字符串)处理 应用,fillna是针对缺失值的替换,提到替换,就不可避免地接触到正则表达式。 四、子串匹配与提取4.1str.extract方法 4.2str.extractall方法 五、常用字符串方法 1...object的区别 string类型和object不同之处有三: 字符存取方法(string accessor methods,如str.count)会返回相应数据...
#%%importpandasaspdimportre#需求:# 1. 把交易明细分成明细跟规格两列并删除交易明细这列# 2. 明细中把例如珍牡肾骨胶囊(珍泉)的作为明细,0.63g*48粒*3盒作为规格拆分提取#读取源数据df = pd.read_excel("./datas/extract案例演示数据.xlsx")#%%#提取交易明细这一列get_column = df["交易明细"]#通过正...
Learn, how to extract int from string in Python Pandas?ByPranit SharmaLast updated : October 06, 2023 Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside pandas, we mostly deal with a dataset in the form of DataFrame.DataFrames...
First, we need to import the pandas library:import pandas as pd # Import pandas library to PythonNext, I’ll also have to create some example data:data = pd.DataFrame({'x1':range(7, 1, - 1), # Create example DataFrame 'x2':[9, 9, 9, 9, 9, 9], 'x3':range(1, 7)}) ...