DataFrame.to_csv()将 DataFrame 写入到 CSV 文件path_or_buffer(目标路径或文件对象),sep(分隔符),index(是否写入索引),columns(指定列),header(是否写入列名),mode(写入模式) 本文以nba.csv为例,你可以下载 nba.csv或打开 nba.csv查看。 pd.read_csv() - 读取 CSV 文件 rea
查看DataFrame的常用属性 包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引
(不信?试试合并100个Excel文件:pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files]),深藏功与名😂) 工具只是武器,真正的战力在于数据思维。Pandas给了你一把瑞士军刀——切数据如黄油,但炒出什么菜,还得看厨子啊! 🚀 行动建议: 1. 马上用pd.read_csv()加载手头的数据 2. 试试.groupby()+.agg()做分...
dialect: str or csv.Dialect instance, default None 如果没有指定特定的语言,如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档 tupleize_cols: boolean, default False Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns) error_bad_lines: boolean, ...
pd.read_html(url) 从HTML 页面中读取数据。实例 import pandas as pd #从 CSV 文件中读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql(...
2. 写入 CSV 文件：Pandas 的to_csv() 方法可以轻松地将数据写入 CSV 文件，pd.read_csv()包含如下...
1.2 string类型的转换 首先,导入需要使用的包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp 如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #pd.Series([1,'1.']).astype('string')#报错 ...
read_csv('胡润百富榜_待清洗.csv') # 去除全名_中文列中名字含有的空格 df['全名_中文'] = df['全名_中文'].str.replace(' ', '') # 处理出生地_英文列的缺失值,用出生地_中文列对应的值替代 df['出生地_英文'] = df['出生地_英文'].fillna(df['出生地_中文']) # 将排名变化列和财富值...
读取CSV文件前3行数据: df = pd.read_csv('netflix.csv') df.head(3) 列出所有列: df.columns 数据统计: 我们可以使用value_counts()来探索一个有离散值的列,这个函数将列出所有的唯一值,以及它们在数据集中出现的频率: df["type"].value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的...
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 智能切片操作 # 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 # 跨频率切片(日->月) q1_data = df['2025-01':'2025-03'] # 自动识别季度边界...