# 导入Pandasimport pandas as pd # 使用Pandas读取文件# 读取CSV文件df = pd.read_csv('file.csv')# 读取Excel文件df = pd.read_excel('file.xlsx')# 读取JSON文件 df = pd.read_json('file.json')# 读取Sql查询pd.read_sql(query, connectio
.query('销量 > 100') .assign(利润率=lambda x: (x['单价']-x['成本'])/x['单价']) .sort_values('利润率', ascending=False) .head(5)) 分类数据类型(内存占用暴降90%!): python # 超大文本字段转换 sales_data['产品类型'] = sales_data['产品类型'].astype('category') 向量化操作(告别...
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对id字段进行计数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
可以使用to_excel函数，如果需要导出到不同的sheet中，需要提前声明一个writer对象，该对象内含导出的路径...
而DataFrame.query方法对这个过程进行了封装，你可以直接使用query方法得到想要的数据：In:result2=df....
...melt()方法可以将宽表转长表,即表格型数据转为树形数据。...df.query("语文 > 英语") 输出: select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例,我们仅选择具有数据类型'int64'的列。 4K11 Pandas图鉴(四):MultiIndex 你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中,正如你在下图...
Python Pandas 快速插入列,快速筛选数据:强大到飞起的 eval 和 query 函数,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
This tutorial will show you how to use the Pandas query method. It will explain the syntax and show you step-by-step examples of how to use query.
.query()函数可以根据布尔表达式过滤数据。可以使用类似于SQL的查询字符串从DataFrame中选择行。该函数返回一个新的DataFrame,其中只包含满足布尔表达式的行。 df_query = df.query('Count > 30 and Rank < 20')df_query.head() df_query = df.query("Gender == 'MALE'")df_query.head() 在上面的例子中...
Let’s look at how to query a pandas DataFrame with SQL using either a Jupyter notebook or Deepnote. Use cases for using SQL with pandas Pandas comes with many complex tabular data operations. And, since it exists in a Python environment, it can be coupled with lots of other powerful lib...