connection_object)# 读取Parquet文件df = pd.read_parquet('file.parquet')# 从url读取HTML表url='https://www.example.com/table.html'tables = pd.read_
# 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, connection_object) # 读取Parquet文件 df = pd.read_parquet('file.parquet') # 从url读取HTML表 url='https://www.example.com/table.html'tables = pd.read...
url='https://www.example.com/table.html' tables = pd.read_html(url) / 02 / 查看和检查对象 在Pandas中处理数据时,我们可以使用多种方法来查看和检查对象,例如 DataFrame和Series。 # 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape #...
join(tables_html), raw=True) display_frames(stock_tables, 30) stocks_2016, stocks_2017, stocks_2018 = stock_tables 代码语言:javascript 复制 # concat是唯一一个可以将DataFrames垂直连接起来的函数 In[92]: pd.concat(stock_tables, keys=[2016, 2017, 2018]) Out[92]: 代码语言:javascript 复制...
数据透视表(Pivot Tables)是pandas中另一个强大的功能,它允许我们快速地对数据进行分组、聚合和重塑。我们还可以使用自定义聚合函数来创建更复杂的数据透视表。 # 创建示例数据框 data = {'类别': ['A', 'A', 'B', 'B'], '子类别': ['X', 'Y', 'X', 'Y'], ...
3、第三个参数是指定join的类型 4、指定我们要合并的变量 (如果变量在每个表里有不同的名称,我们还可以用left_on和right_on) Pandas中的数据透视表 (Pivot Tables) 数据透视表是Excel最强大的功能之一——它可以让我们快速提取大型数据集中有实际意义的数据。接下来,让我们给每个城市的总销售额创建一个透视表。
左连接(Left Join)是关系型数据库中的一种连接方式,它将两个表按照指定的列进行连接,并保留左表中的所有行,同时将右表中匹配的行合并到结果中。在Pandas中,可以使用merge()函数来进行左连接操作。 替换列值是指将某一列中的特定值替换为其他值。在Pandas中,可以使用replace()函数来实现列值的替换。replace()...
Thehowargument to merge specifies how to determine which keys are to be included in the resulting table. If a key combination does not appear in either the left or the right tables, the values in the joined table will be NA. Here is a summary of thehowoptions and their SQL equivalent ...
数据透视表(Pivot Tables) 当分析庞大的数据时,为了更好的发掘数据特征之间的关系,且不破坏原数据,就可以利用透视表 `pivot_table` 进行操作。 新建表将 `A, B, C` 列作为索引进行聚合。df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,'C...
It is worth spending some time understanding the result of the many-to-many join case. In SQL / standard relational algebra, if a key combination appears more than once in both tables, the resulting table will have the Cartesian product of the associated data. Here is a very basic example...