注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. pandas-1.0.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

  2. python 的库文件PANDAS，处理EXCEL.DFAKK DASFKA WERWQI DASFA KDASFF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lrl2006

  1. Python pandas 列转行操作详解(类似hive中explode方法)

  2. 最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件，遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了，记录一下。 1. 如果需要爆炸的只有一列： df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]}) df Out[1]: A B 0 1 [1, 2] 1 2 [1, 2] 如果要爆炸B这一列，可以直接用explode方法（前提是你的pandas的版本要高于或等于0.25） df.explode('B') A B 0 1 1 1 1 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38709466

  1. python时间序列数据转为timestamp格式的方法

  2. 在此记录自己学习python数据分析过程中学到的一些数据处理的小技巧。 1.数据的读取 #导入numpy库和pandas库 import numpy as np import pandas as pd #读取待处理的数据 #file_path为文件路径名，sheet_name为需要读取的excel数据页 data=pd.read_excel(file_path,sheet_name) #显示数据前5行 data.head() 数据读取的结果： 由读取结果可以看出，时间序列数据并不规范，需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38715019

  1. Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解

  2. Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理，尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块，功能十分强大。 CSV（Comma-Separated Values）格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据，这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理，而且Excel表格处理的数据量十分有限，而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了。 我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据，硬件环境是在Linux平台上搭建的，当时数据是在运行脚本后直接输出在termin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：189440
    • 提供者：weixin_38523618

  1. Python的Pandas库处理excel文件

  2. 目录 一、Pandas处理excel 二、Pandas读取excel文件生成的DataFrame常用函数 一、Pandas处理excel       pandas处理excel文件的步骤：  读取excel   通过DataFrame筛选、过滤数据 生成新的excel       import pandas as pd #读取哪几列 columns=['姓名','失效时间'] #源文件地址 file_loc = "C:\\Users\\fang\\Desktop\\source.xlsx"

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38606019

  1. Python数据可视化学习笔记：第一章 关联图 第四节 使用Python绘制一般气泡图

  2. 前言 声明：这个系列的博文都是我自己学习所得的东西，秉承着每天进步一点点的理念进行学习，我参考的课程是《菊安酱与菜菜的Python机器学习可视化50图》，使用的Python版本为3.6.4。 今天学习的内容气泡图的绘制，这种图与散点图有很多相似之处，所以可以借鉴散点图的代码进行制作。 分步骤解析气泡图的绘制方法 1.我们在复杂散点图绘制的基础上对代码进行修改，使之变为气泡图，原始代码如下： import numpy as np #数学处理库 import pandas as pd #用于处理.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：633856
    • 提供者：weixin_38652196

  1. Pandas数据处理学习笔记完整（待更）

  2. 这里写目录标题pandas文件读写1.1读取文本文件1.2 文本文件存储1.3 读取Excel文件1.4 Excel文件存储二 Series2.1 创建Series对象2.2 Series基本操作2.3 Series小结三 DataFrame3.1 DataFrame基本操作：3.2 numpy中的描述性统计函数3.3 Pandas中数值型特征的描述性统计方法3.4 DataFrame数据：类别型特征的描述性统计四 转换与处理时间序列数据4.1 转换字符串时间为标准时间 pandas文件读写 P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693476

  1. python处理excel表格数据

  2. python处理excel表格数据 方法一 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 excel表格数据筛选功能 方法二 利用编程语言（python） 使用第三方库pandas 处理数据是covid-19数据，数据时间从2020.1.22至2020.4.3，数据量大，有八九万条数据，如果只是手动提取，费时费力。采用编程代码的方式可以节省人力物力，仅需几秒即可搞定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：314368
    • 提供者：weixin_38606656

  1. Pandas读取并修改excel的示例代码

  2. 一、前言 最近总是和excel打交道，由于数据量较大，人工来修改某些数据可能会有点浪费时间，这时候就使用到了Python数据处理的神器—–Pandas库，话不多说，直接上Pandas。 二、安装 这次使用的python版本是python2.7，安装python可以去python的官网进行下载，这里不多说了。 安装完成后使用Python自带的包管理工具pip可以很快的安装pandas。 pip install pandas 如果使用的是Anaconda安装的Python，会自带pandas。 三

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38703980

  1. Python实现合并excel表格的方法分析

  2. 本文实例讲述了Python实现合并excel表格的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 需求 将一个文件夹中的excel表格合并成我们想要的形式，主要要pandas中的concat()函数 思路 用os库将所需要处理的表格放到同一个列表中，然后遍历列表，依次把所有文件纵向连接起来。 最开始的第一种思路是先拿一个文件出来，然后让这个文件依次去和列表中的剩余文件合并； 第二种是用文件夹中第一个文件和剩余的文件合并，使用range(1,len(file))，可以省去单独取第一个文件的步骤。 遇到的问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38677190

  1. 利用apyori库的关联规则python代码实现

  2. 在学习数据挖掘，刚学到关联规则的apriori算法，老师要求自己写一写。 本着能用库就不自己敲详细代码的原则，找到了这个叫做apyori的库。 自己在CSDN上搜了搜大佬的案例，主要是参考的这个大佬的案例。 但是我照着大佬写的还是不能运行，可能是我的数据跟大佬不一致导致的。 在小npy的帮助下改成了下面这样。 import pandas as pd from apyori import apriori # 读取原始数据 df = pd.read_excel(excel数据文件路径) # 数据转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38515270