Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档: 《10 Minutes to pandas》、《Pandas cookbook》、《Learn Pandas》 书籍PDF电子书下载: 《pandas官方文档中文版》PDF已经打包好,可以通过...
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。 DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成...
pandasisapopularPythonlibraryusedbydatascientistsandanalystsworldwidetomanipulateandanalyzetheirdata.Thisbookpresentsusefuldatamanipulationtechniquesinpandastoperformcomplexdataanalysisinvariousdomains.Anupdatetoourhighlysuccessfulpreviouseditionwithnewfeatures,examples,updatedcode,andmore,thisbookisanin-depthguidetogetthemo...
本书首先讲解Pandas快速入门的基础知识,如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、开发环境配置、常用的数据结构等;然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导入、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理;接着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化;然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型,最后讲解Pandas数据实战分析...
2.1.1 初识Pandas 首先,我们从Pandas的核心数据结构讲起。Pandas主要有两种类型的数据结构,分别是Series和DataFrame。这两种数据结构像两个可塑性极强的容器,能把遇到的各类数据都装进去,并按照容器的规则对数据进行高效处理。 为了便于理解,这里拿Excel表格来做类比,如表2-1所示。
书中主要内容包括开启Python之旅、Python基础入门、Pandas数据提取、Pandas数据转换、Pandas文本与日期、Pandas数据处理、Pandas数据重塑、xlwings高效办公、openpyxl高效办公、Python数据处理自动化、Python数据分析自动化、Excel+Python综合应用。 品牌:清华大学 上架时间:2023-12-01 00:00:00 出版社:清华大学出版社 本书...
本书采用“问题描述+解决方案”模式,通过500个案例介绍了使用Pandas进行数据分析和数据处理的技术亮点。全书共分为8章,主要案例包括:读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据;根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据,使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据;统计...
openpyxl与pandas的集成十分友好，提供了直接链接的接口。具体操作包括处理sheet和cell，但主要任务是将df转换为xlsx格式。openpyxl对pandas的支持使其操作简便，但应注意初始化工作簿时默认创建的sheet。在创建多个sheet后，额外的sheet是由初始化工作簿时产生的。调整代码，避免创建多余的sheet，确保输出文件的...
当前项目需要将四个数据框（df）整合为一个 Excel 文件，但 pandas 的 to_excel 方法似乎只能生成单一页面的 Excel 文件，无法实现多页输出并为每个工作表命名。因此，我转向了 openpyxl 这一工具。经过查阅，发现 openpyxl 实际上非常强大且兼容性高，它能完美满足需求。官方文档提供了详细的指导，最新...
openpyxl对pandas十分友好,有直连pandas的接口 直接上代码 from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows wb = Workbook() ws1 = wb.create_sheet(title="全体",index=0) #0表示,在起始位置创建sheet。如果删除掉0,则说明是在末尾位置创建sheet ...