df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据...
pd.read_csv(filename, encoding='gbk')# 2.2 读取前6行,当数据量比较大时，可以只读取前n行 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', nrows = 6)# 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', header=None, index_col=0)# 2.4 读取时忽略第1/3/5行和最后两行...
concat([s1, s2], ignore_index=True)) # 设置外层索引 print("---") print(pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'])) # 设置索引名 print("---") print(pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'], names=['Series name', 'Row ID'])) # 外连接 print("---") df1 = pd.Data...
In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: def make_timeseries(start="2000-01-01", end="2000-12-31", freq="1D", seed=None): ...: index = pd.date_range(start=start, end=end, freq=freq, name="timestamp") ...: n = len(index) ...: state = ...
df.loc[row_index]: 按照索引名称选择行。 df.iloc[row_number]: 按照行号选择行。 df.loc[condition]: 使用条件过滤数据。 df.query('condition'): 使用查询条件过滤数据。 数据计算与聚合: df.mean(): 计算每列的均值。 df.sum(): 计算每列的总和。 df.min(): 计算每列的最小值。 df.max(): 计...
>>> df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx') #xls或xlsx格式,需要安装xlrd包 1. 2. 3. 2、写入文件 >>> df.to_csv('data/new_table.csv') # csv格式 >>> df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) # 保存时除去行索引 ...
writer.writerow(('sh03','3','mmm','99')) file_obj.close() file_obj =open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test02.csv')# df=pd.read_csv(file_obj,index_col=[0,'id']) # 先 read# df=pd.read_csv(file_obj,index_col=[0,1]) # ...
ClickHouse 包含了一系列 BufferBase 的实现,包括 ReadBuffer 和WriteBuffer 两大类,基本对应了 C++ 的 istream 和ostream。但为了在这些 Buffer 上实现高效的文件读写和结果输出(例如读取 CSV、JSONEachRow,输出 SQL 运行的结果),ClickHouse 的 Buffer 也支持对底层内存的随机读写。甚至可以基于 vector 的内存无复...
2.df.iloc[[index],[colunm]] 通过位置选择数据 (1)选择一列,以Series的形式返回列 (2)选择两列或两列以上,以DataFrame形式返回多列 importpandas as pd df=pd.read_csv('../hotel_csv_split/reviews_split_fenci_pos_1_05.csv',header=None,nrows=5)#在读数之后自定义标题columns_name=['mysql_id'...
read_sql_table只能读取数据库的某一个表格,不能实现查询的操作,而read_sql_query只能实现查询操作,不能直接读取数据库中的某个表,read_sql是两者的结合。语法: pandas.read_sql_table(table_name,con,schema=None,index_col=None,coerce_float=True,columns=None)pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None...