extracted_columns { int index string Name int Age } df:0||--:0 extracted_columns:1 df:1||--:2 extracted_columns:3 结语 通过这篇文章,你应该已经学会了如何在Python中使用pandas库根据列名提取DataFrame中的多列。这是一个非常实用的技能,可以帮助你在数据分析和处理工作中更加高效。继续探索pandas库的...
jobs_df = pandas.read_csv( 'file/某招聘网站招聘数据.csv', #读取指定列的顺序 usecols=['city', 'companyFullName', 'positionName', 'salary'] ) print(jobs_df.info()) ''' <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139 Data columns (total 4 columns): # ...
import io import pandas as pd diyun = pd.read_excel(io = '文件路径.xlsx') diyun = diyun....
使用pandas的功能，需要下载pandas包，Anaconda中打开jupyterNotebook，在代码行中输入如下命令进行下载。#下...
1import pandas as pd2import numpy as np3import re45# 读取数据示例6df = pd.read_csv('messy_data.csv')温馨提示：记得提前pip install这些包，别等用的时候才想起来安装 处理缺失值 数据缺失就像掉了牙的咸菜，看着就难受。处理起来有几个套路：1# 查看缺失情况2missing_stats = df.isnull().sum()34...
df = pd.Series(tree.feature_importances_, index=data.columns) # 取某列最大Num行画横向柱形图 df.nlargest(10).plot(kind='barh') 热力图 df_corr = combine.corr() plt.figure(figsize=(20,20)) g=sns.heatmap(df_corr,annot=True,cmap="RdYlGn") 66个最常用的pandas数据分析函数 df #任何pand...
Pandas高级教程之:处理text数据 简介 在1.0之前,只有一种形式来存储text数据,那就是object。在1.0之后,添加了一个新的数据类型叫做StringDtype 。今天将会给大家讲解Pandas中text中的那些事。 创建text的DF 先看下常见的使用text来构建DF的例子: In [1]: pd.Series(['a', 'b', 'c'])...
Python模块-Pandas(四)文件读写与数据处理 1.1 read_csv 读取csv文件。csv文件在生物信息学中用的很广泛,其是一种普通文本编码格式的文件,很容易在linux系统及本地查看,只不过该文件各字符之间使用逗号(,)分隔。 读取命令为 在上述的例子中,index_col="rank"用于将rank一列信息作为index,skiprows=[1]表示读入...
尽管能获得完整的表格数据,但这种方法相对不易理解,且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构,且含有数字、字符串等数据类型。因此,我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数,将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下: ...
import pdfplumber as primport pandas as pdpdf = pr.open('关于使用自有资金购买银行理财产品的进展公告.PDF')ps = pdf.pagespg = ps[3]tables = pg.extract_tables()table = tables[0]print(table)df = pd.DataFrame(table[1:],columns = table[0])for i in range(len(table)):for j in range(...