row_start = row keyCodeColumn=col #print(row_start) break; #set column names and delete file header part if(row_start is None): print("stockCode not found, not BOM file\n") elif(row_start > 1): dataframe.columns = dataframe.iloc[row_start] dataframe.drop(dataframe.index[row_start],...
names = ['IBM', 'AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'GOOG', 'YHOO'] unique = set(names) # unique = set(['IBM', 'AAPL','GOOG','YHOO']) 附加操作 unique.add('CAT') # 添加元素 unique.remove('YHOO') # 删除元素 s1 = { 'a', 'b', 'c'} s2 = { 'c', 'd' } s1 | s2 # 取...
如果直接把值插入到query1里面右边的空值里,则用这个代码: UPDATE query1,names SET query1.毕业院校 = names.毕业院校 , query1.工号 = names.工号 WHERE query1.姓名 =names.姓名 ; 这是一个更新语句,UPDATE +表名 表示更新哪些表 SET后面是更新具体字段的值,我们需要从names表里面找到对应列的值然后赋...
import pandas as pd column_names = ['文章内容'] df = pd.read_csv('环境监测与环境影响评价(摘要utf8).txt', sep='\t', encoding='utf-8',header=None, names=column_names) print("数据维度:",df.shape) df.head() 2.3 定义分词去停用词函数 #加载停用词 def stopwordslist(filepath, custom_...
frame.index.names = ['key1', 'key2'] #一级行索引名称为key1,二级行索引名称为key2 frame.columns.names=['state', 'color'] #一级列索引名称为state,二级列索引名称为color 6、索引互换位置 frame.swaplevel(i=-2, j=-1, axis=0) #适用于两级索引的位置互换,i和j可以传入int,或者String(索引名...
1 row in set (0.00sec) mysql> SELECT myname LIKE 'Monty', myname LIKE 'Monty'FROM names;+---+---+ | myname LIKE 'Monty' | myname LIKE 'Monty' | +---+---+ | 1 | 0 | +---+---+ 1 row in set (0.00 sec) View Code 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
description # 获取连接对象的描述信息 columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] df = pd.DataFrame([list(i) for i in data], columns=columnNames) cur.close() conn.close() return df except Exception as e: data = ("error with sql", sql, e) return data #...
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US', 'JP', 'JP'], [1, 3, 5, 1, 3]], names=['cty', 'tenor']) hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns) hier_df 1. 2. 3. 4. 5. # 传入level='cty',索引层级name hier_df.groupby(level='cty...
UPDATEquery1,namesSETquery1.毕业院校 = names.毕业院校 , query1.工号 = names.工号WHEREquery1.姓名 =names.姓名; 这是一个更新语句,UPDATE +表名 表示更新哪些表 SET后面是更新具体字段的值,我们需要从names表里面找到对应列的值然后赋给query1表里面的字段 ...
可以看到,我们不用column_names的话,数据导入Python后列名就是原始的Slope_1。 我们继续。其实用seaborn绘制联合分布图非常简单(这就是seaborn对matplotlib改进,让我们绘制复杂的图时候不需要太麻烦),仅仅只有一下两句代码:joint_columns=['BC','Temp','Slope','RoDen','POI','GAIA'] sns.pairplot...