一.数据读取 官方文档:pandas_api_reference 1.读取excel data = pd.read_excel('文件路径',header,usecols,sheet_name) 常用参数如下: (1)header:默认值为0,将excel第一行作为DataFrame的列索引;如果excel无索引,应当设置header为None 比如: 若设置header=None,结果如下 (2)sheet_name:是要读取的excel文件的...
从pandas的API reference开始,里面基本涵盖了pandas的所有功能。看懂了API就相当于学会了查字典,我们从来不背字典,只要我们知道如何查,剩下的就是看需求了,查的多了自然用的越来越顺手。 Pandas API 按照功能/对象分为几大类,常用的几类也就是IO操作和Series、DataFrame操作。 ① Input/outPut 输入输出就是解决 ...
Pandas Series API 手册 Series 是一种一维数组,能够存储任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python 对象等),并且每个元素都有一个标签,称为索引。 以下是 Pandas Series 的常用 API 手册: Series 构造函数 方法 描述
Pandas Input/Output (输入输出) API 手册 Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,它提供了大量的数据操作工具,包括数据的输入和输出(I/O)。 以下是 Pandas Input/Output (输入输出) 常用的 API:读取数据方法 pd.read_csv(filepath, sep, header, index_col) 从CSV 文件读取数据。 pd.read_excel(io, ...
pandas api检索:https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html#api [9] pandas-cookbook:https://github.com/jvns/pandas-cookbook [10] Python Data Science Handbook:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ [11] Pandas练习集:https://github.com/guipsamo...
注意:这里调整的都是数据显示出来的样子,数据实际并没有改变。 比如上面很多显示为0.0的数据,在df中并不是0.0,还是原来的值。 4. 补充 pandas中能够调整参数还有很多,具体可以参考: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5/reference/api/pandas.describe_option.html...
api reference(专业需求) 搜索引擎 (使用搜索引擎来获取特定问题的解决方案,在入门篇的时候也可以穿插使用来快速解惑,然而,我还是认为,先将入门部分看完,有了基本概念在看各种解决方案才是高效的,尽管在入门时你会对某些还未介绍到的内容感兴趣) ...
官网学习地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引,以及如何创建它们。 pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数,通过它能够构建各种类型的索引,其语法为: 复制 pandas.Index(data=None,# 一维数组或者类似数组结构的数据dtype=None,# NumP...
官网学习地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引,以及如何创建它们。 pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数,通过它能够构建各种类型的索引,其语法为: 代码语言:python 代码运行次数:0 ...
pd.read_csv是一种非常强大和通用的方法,根据你希望如何导入数据,它将非常有用。如果csv文件已经附带了头或索引,则可以在导入时指定。为了充分了解pd.read_csv,我建议你看看这里的PandasAPI:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html?highlight=read_csv ...