# -*- coding:utf-8 -*- import tushare as ts import pandas as pd df = pd.read_excel('test.xlsx') df1 = df.head(10) #dataframe按索引升序排列,默认即是升序 #print df1.sort_index() #dataframe按索引降序排列 #print df1.sort_index(ascending=False) #第一行按升序排序,默认即是升序 #pri...
index : 是否保存索引,默认为 True ,保存 SQLAlchemy库建立对应的数据库连接,使用create_engine函数,建立一个数据库连接。pandas支持的数据库有Oracle、MySQL、SQLServer和SQLite等主流数据库 参考文档: https://blog.csdn.net/weixin_43133808/article/details/87453573...
代码: #!/usr/bin/python# -*- coding: gbk -*-# JSON数据导出到csv文件import jsonimport pandasfile = open("data//001.txt", "r", encoding="utf-8")data = file.read()file.close()jsonData = json.loads(data)i = 0dataList = []for hitsItem in jsonData['hits']['hits']: i = i...
代码: # coding=gbk# 从HostWrites.csv读取数据并分组统计import pandasimport datetimeprint "\r\n从 HostWrites.csv 读取数据并分组统计\r\n"excel = pandas.read_csv("D:\Program Files\CrystalDiskInfo8_2_0\Smart\KXG6AZNV512G TOSHIBA39HS1002TMFQ\HostWrites.csv", header=None)dates = []kv = {...
学习Python库和框架。Python有许多强大的库和框架,例如NumPy、Pandas、Django等,这些库和框架可以用来处理数据、开发Web应用程序等。可以根据自己的需求选择相应的学习内容。加入社区。加入Python社区可以与他人交流、分享经验,并获得更多的学习资源。例如,Stack Overflow、GitHub、Python官网等都是不错的社区网站。#工作生活...
打个比方,pandas类似Excel软件,scipy就像Excel里的函数算法包,numpy则好比构建Excel逻辑的底层语句。 所以说pandas擅长数据处理,scipy精通数学计算,numpy是构建pandas、scipy的基础库。 我们知道numpy通过N维数组来实现快速的数据计算和处理,它也是Python众多数据科学库的依赖,其中就包括pandas、scipy。
之前介绍过不少关于pandas性能加速的技巧,但这些技巧再厉害,整体运行速度方面也会遇到瓶颈。 本篇介绍 8 个可以替代pandas的库,在加速技巧之上,再次打开速度瓶颈,大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。