NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目，那么对numpy的充分理解几乎是必须的。 其他用于数据分析的软件包（如pandas）是建立在numpy之上，用于构建机器学习应用的scikit-learn软件包也在numpy上运行。 但对于.NET开发人员来说，却没有这样的强大工具库。 虽然有像Deedle和Math.NET这样的开源库，但它们不是很容易使用，也不能借用很多现有的python代码。 NumSharp（Numerical .NET）

今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ #执行结果转化为dataframe df = pd.DataFrame(list(result)) 补充知识：python pymysql注意事项 cursor.execute 与 cursor.executemany有许多不同的地方 1. execute 中字段的值是字符串形式时必须加引号，但是executemany只需要使用占位符%s，pymysql利用给的参数list自动会加上引号 2.execute返回结果都是数字，但是executemany返

5位数日期戳 读取 .mat 文件处理里面数据时，发现里面的日期数据全部都是 “5位数” 数字，很不解； 后来查到可以在excel中通过设置单元格调回标准日期格式，如下： 选中日期戳，右键选择 “格式化单元格（Format Cells）” 选择需要的日期格式，点击ok即可 通过代码转成标准日期 例如这个DataFrame中的日期，全部都是“日期戳”格式的，但我需要的是人能看懂的“标准日期”； 确认起始日期 首先需拿一个“日期戳”对应的时间(标准日期)，减去这个日期戳，得出起始时间。 获