import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df.dtypes) df.rename(columns={'city': 'area'}, inplace=True) print(df.dtypes) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) id int64 date datetime64[ns] city object category object age int64 ...
python数据分析——pandas数据处理 pandas数据处理 1、删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True - keep参数:指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame In [1]: import numpy as np import pandas as...
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): # ...
因此,pandas的许多方法上都有inplace关键参数。使用inplace=True将修改DataFrame对象: 代码语言:javascript 复制 temp_df.drop_duplicates(inplace=True) 现在,我们的temp_df将自动拥有转换后的数据。 drop_duplicates()的另一个重要参数是keep,它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除...
Ø 修改列名- pandas.rename(dict，Inplace)dict：修改前列名，修改后列名以字典形式出现 Inplace：是否改变原有数据对象True为改变，False为不改变 测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)#将列名“日期”修改成“时间”，并且在原有对象生效。 print(测试_p.columns)输出：Index(['时间'...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中...
现在,我们要保留DataFrame中指定的列,可以使用pandas的切片操作。下面是具体的代码和注释: # 保留指定的列,比如保留Name和Salary列columns_to_keep=['Name','Salary']df_kept=df[columns_to_keep] 1. 2. 3. 上述代码中,我们创建了一个名为"columns_to_keep"的列表,其中包含了我们要保留的列的名称。然后,我...
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于...
pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 1. 参数作用: expr:要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回修改后的副本 kwargs:dict关键字参数 首先生成一段df: values_1=np.random.randint(10,size=10) values_2=np.random.randint(10,size=10) ...