Name: Year, dtype: int64 在DataFrame中的各列的值,除了整数型之外,其他的是浮点数型,在转化的时候,如果使用pd.numeric()虽然能够实现,但略显笨拙。我们可以使用astype()同时又不需要为每一列手动输入类型信息。 astype()函数可以接受含有列名和数据类型的字典。这真的很有用,直到我写了这篇文章我才知道这一点...
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True) 常用的参数: io:可以...
6)read_excel()创建DataFrame对象 如果您想读取 Excel 表格中的数据,可以使用 read_excel() 方法,其语法格式如下: pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, ...
import pandas as pd url = "http://fund.eastmoney.com/fund.html" data = pd.read_html(url,at...
data['goods'].map(lambda x:produce_nation[x.lower()]) 运行结果: 0 America 1 China 2 Korea 3 China 4 China Name: goods, dtype: object 2.2.3、替换值 利用fillna()方法填充缺失数据是值替换的一种特殊情况。接下来可以使用replace方法进行替换值操作。 data = pd.Series([1., -999., 2., ...
Pandas 使用 Series(data,index,dtype,copy)函数来创建 Series 对象,从而调用Series 对象的属性和方法达到数据分析的目的。data是输入的数据,可以是列表、数组、字典、常量等,index是索引值,必须唯一,如果没有索引,默认从0开始递增,dtype是数据类型,如果没有这个参数,程序会自动判定,copy表示是否对data拷贝,默认是false...
51CTO博客已为您找到关于pandas read_html的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pandas read_html问答内容。更多pandas read_html相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
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(...
dtype=None意味着pandas会尝试从你的列值中 * 推断 * 数据类型。对于更大的帧，这可能会变得非常慢，...