importpandasaspd# 导入Pandas库fromsqlalchemyimportcreate_engine# 从SQLAlchemy导入create_engine 1. 2. 步骤2:创建一个 DataFrame 我们可以使用 Pandas 创建一个简单的 DataFrame。这里我们将构造一个假数据集。 data={'姓名':['小王','小李','小张'],'年龄':
创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(d...
# 从得到的第一页数据中提取表格数据 data_table = page_1.extract_table() # 将提取到的数据表格转换为DataFrame数据对象 data_frame = pd.DataFrame(data_table) # 打印查看DataFrame数据 print(data_frame) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 得到DataFrame数据对象之后,需要...
使用pandas的to_html方法将DataFrame转换为HTML格式: Pandas库提供了一个to_html方法,可以将DataFrame对象转换为HTML格式的字符串。这个方法非常灵活,允许你自定义HTML表格的样式和属性。 python html_table = df.to_html() print(html_table) 上述代码将输出一个包含HTML表格字符串的变量html_table,并打印出来。
title_df = pd.DataFrame()# 将结果放入至Excel文件当中去with pd.ExcelWriter(file_name,#工作表的名称 engine='openpyxl',#引擎的名称 mode='a',#Append模式 if_sheet_exists="replace" #如果已经存在,就替换掉 ) as writer: title_df.to_excel(writer, sheet_name='Dashboard')# 加载文档,指定工作...
print(temperatures_f['周三']) # 输出:76.64 ``` 2️⃣ DataFrame - 二维数据表之王 这才是Pandas的王炸功能!!!(Excel在它面前像个玩具)相当于由多个Series组成的电子表格: ```python 创建销售数据表 💰 sales_data = pd.DataFrame({ '产品': ['手机', '平板', '笔记本', '耳机'], ...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
#上面的操作结果是一个DataFrame,但也是一个长长的“窄表” ''' #做成一个行比较少列比较多的“宽表”,可以将index参数中的列放到columns参数中 #说明:pivot_table函数的fill_value=0会将空值处理为0。 print(pandas.pivot_table(df1, index='销售区域', columns='月份', values='销售额', aggfunc='sum'...
这时,就需要用到DataFrame对象的另一个方法unstack() unstack()方法 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("Salaries.csv") print( pd.pivot_table(df, index=['Age','Gender'], values=['Net_Pay']).unstack()) 运行结果 Net_Pay Gender F M Age 21 NaN 56376.500000 22 ...
import datatable as dt dt.__version__ 2、三种方式创建datatable.Frame import pandas as pd import numpy as np import datatable as dt # Inputs my_list = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') my_arr = np.arange(26) my_df = pd.DataFrame(dict(col1=my_list, col2=my_arr)) ...