file_path = "./course_datas/c39_explode_to_manyrows/读者提供的数据-输入.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) df 2. 把多列合并到一列 # 提取待合并的所有列名,一会可以把它们drop掉 merge_names = list(df.loc[:, "Supplier":].columns.values) merge_names ['Supplier', 'Supplier PN', 'S...
startangle=90, #初始角度 explode=explode, # 突出显示数据 pctdistance=0.87, # 设置百分...
stack()和unstack():分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。 melt()和wide_to_long():将宽格式的DataFrame转换为长格式。 get_dummies()和from_dummies():使用指示变量进行转换。 explode():将类似列表的值的列转换为单独的行。 crosstab():计算多个一维因子数组的交叉制表。 cut():将连续变量转换为离散的...
3、使用explode将一行拆分成多行 语法:pandas.DataFrame.explode(column) 将dataframe的一个list-like的元素按行复制,index索引随之复制 df_new = df.explode("Genre") df_new.head(10) .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }...
file_path = "/course_datas/c39_explode_to_manyrows/读者提供的数据-输入.xlsx" df = pd.read_excel(file_path,engine = "openpyxl") print(df.head()) image.png 多列合并到一列 merge_names = list(df.loc[:,"Supplier":].columns.values) print("merge_names","\n",merge_names) def merge...
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...第2步:制作一个DataFrame 在你的python代码/脚本文件中导入Pandas包。创建一个你...
# Genre的类型是列表 print(df["Genre"][0]) print(type(df["Genre"][0])) ['Animation', "Children's", 'Comedy'] <class 'list'> In [9]: 代码语言:javascript 复制 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3883 entries, 0 to 3882 Data columns (total 4 columns):...
MyCol=list('ABCDE') MyIndex=pd.DatetimeIndex(start='2018-01-01',periods=3,freq='D') df=pd.DataFrame(np.random.rand(15).reshape(3,5),index=MyIndex,columns=MyCol) 生成数据的效果如下: 这一段代码中: 这里预先定义了 DataFrame 的 columns 和 index。DatetimeIndex 用来生成日期格式的 index,periods...
pandas.crosstab(index, # 行索引,必须是数组结构数据,或者Series,或者是二者的列表形式 columns, # 列字段;数据要求同上 values=None, # 待透视的数据 rownames=None, # 行列名字 colnames=None, aggfunc=None, # 透视的函数 margins=False, # 汇总及名称设置 margins_name='All', dropna=True, # 舍弃缺失...
3、使用explode将一行拆分成多行 语法:pandas.DataFrame.explode(column) 将dataframe的一个list-like的元素按行复制,index索引随之复制 df_new = df.explode("Genre") df_new.head(10) MovieIDTitleGenresGenre 01Toy Story (1995)Animation|Children's|ComedyAnimation ...