Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel)。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要
assert len(args) == 0 assert len([kwarg for kwarg in kwargs if kwarg not in ["axis"]]) == 0 return f f = getattr(np, arg, None) if f is not None: if hasattr(self, "__array__"): # in particular exclude Window return f(self, *args, **kwargs) raise AttributeError( f"...
第一步：连接表二 第二步：生成一个dataframe类型数据集 第三步：导入表二 sht_2=wb.sheets['表二...
``` # Python script for unit testing with the unittest module import unittest def add(a, b): return a + b class TestAddFunction(unittest.TestCase): def test_add_positive_numbers(self): self.assertEqual(add(2, 3), 5) def test_add_negative_numbers(self): self.assertEqual(add(-2, ...
assert len(frame.index) != 0 #要求df不为空 report_list = [] multiple_type_list = [] null_df = frame.isnull().sum() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 还是在函数内部,判断类型 columns = frame.columns for column in columns: type_dict = {'int':0, 'float':0, 'None':0, 'str':0, '...
对于使用R语言进行统计计算的用户,肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生,因为它源自于R的data.frame对象。但与Python不同,data frames是构建于R和它的标准库。因此,pandas的许多功能不属于R或它的扩展包。 pandas这个名字源于panel data(面板数据,这是多维结构化数据集在计量经济学中的术语)以及Python data analysis(...
可以使用unittest模块进行单元测试。例如定义一个函数def add(a, b): return a + b,然后编写测试用例import unittest,class TestAdd(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(add(1, 2), 3)。 代码风格检查: 可以使用pylint进行代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误信息。例如在命令...
importunittestclassTestMathFunctions(unittest.TestCase):deftest_factorial(self):self.assertEqual(math.factorial(5),120)deftest_gcd(self):self.assertEqual(math.gcd(18,24),6)if__name__=='__main__':unittest.main() 1. 2. 3. 4.
将assert 声明语句作为保证条件 使用isinstance 代替 type type and isinstance in Python - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/type-isinstance-python/ If you’re checking to see if an object has a certain type, you want isinstance() as it checks to see if the object passed in the ...
df=pd.DataFrame(data) df.to_excel(file_path, index=False) ``` 说明: 此Python脚本使用pandas库从Excel电子表格读取数据并将数据写入新的Excel文件。它允许您通过编程处理Excel文件,使数据操作和分析更加高效。 5.2数据分析和可视化 ```#Python script for data analysis and visualization with pandas and matpl...