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1 置顶帖 - 本帖收集增加的内容 1k
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3 pandas教程 - 非常详细版 5k
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4 pandas教程 - 详细版 0k
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5 Anaconda - 安装 0.1k
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6 Jupyter-notebook - Jupyter-notebook 0k
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7 Pandas - 概述、安装、下载 2k
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8 数据结构 - 列型 - Series() 3k
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9 数据结构 - 表格型 - DataFrame() 1k
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10 前置方法 - 打印优化设置 1k
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11 导入数据 - pd.DataFrame(data) - 读[]list 0.2k
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12 导入数据 - pd.read_csv() - 读CSV文件 3k
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13 导入数据 - pd.read_table(fname) - 读定分隔符文本 0k
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14 导入数据 - pd.read_excel(filename) - 读Excel文件 4k
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15 导入数据 - pd.read_sql(query, conobject) - 读sql 3k
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16 导入数据 - pd.read_json(jsonstr) - 读json字符串 3k
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17 导入数据 - pd.read_html(url) - 解析URL或HTML 3k
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18 导入数据 - pd.read_clipboard() - 粘贴板获取内容 3k
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19 导入数据 - pd.read_xml() - XML 0.5k
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20 创建DataFrame - 数据DataFrame 5k
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21 创建DataFrame - 空DataFrame、方法流通 1k
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22 重要概念 - inplace=True - 原df修改 0.3k
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23 数据类型 - int64、float64、bool、datetime64 3k
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24 数据类型 - pd.Timestamp() - 时间 4k
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25 数据类型 - pd.Timedelta() - 时长 7k
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26 数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型 2k
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27 重要函数 - apply(fun) - 传入方法 7k
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28 转换 - df["列"].apply() - 字段是list转多行 0.8k
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29 转换 - df.explode("要拆的列") - 字段是list转多行 0.9k
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30 转换 - df["列"].apply() - 字段是dict转成多列 1k
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31 转换 - pd.melt() - 多列转多行 1k
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32 转换 - pd.pivot() - 多行转多列 2k
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33 转换 - 多列合并 0.4k
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34 判断 - if df.empty: - Data Frame 是否为空 0.6k
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35 DataFrame信息 - df.shape[0] - [0]行数、[1]列数 0.6k
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36 DataFrame信息 - list(data) - 全部列名 0.5k
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37 DataFrame信息 - df.info() - 数据集的数据类型 0.9k
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38 DataFrame信息 - df.describe() - 描述 0.9k
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39 列级 - df["新列名"] = 0 - 新增列和基础值 1k
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40 列级 - df[""] = df[""].xx - 数据截取、数据转换日期 0.9k
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41 列级 - astype("float64") - 替换数据类型 1k
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42 列级 - df.set_index("columns") - 列转索引 0.8k
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43 列级 - df.reset_index() - 索引转列 1k
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44 列级 - df.reset_index() - 索引重置 0.4k
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45 列级 - df_new = df.rename() - 列改名 0.4k
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46 列级 - df.columns=["a","b"] - 重命名列名 0.3k
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47 列级 - df.drop() - 删除列 0.6k
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48 行级 - df.append(s) - 增加行 1k
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49 行级 - df.drop() - 删除行，清空 0.9k
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50 内容 - sort_value() - 排序 1k
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51 内容 - df.drop_duplicate() - 去重 1k
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52 内容 - df.dropna() - 删除所有包含空值的行 1k
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53 内容 - str.replace() - 替换 0.8k
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54 内容 - df.where() - NaN转换为None 1k
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55 内容 - df.fillna() - NaN转换 0.8k
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56 内容 - python语法判空 1k
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57 选择数据 - random_rows = df.sample(3) - 随机3行 0.7k
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58 选择数据 - df[] - python切片 0.6k
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59 选择数据 - df.loc[:,:] - 行名,列名 - 时间范围 4k
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60 选择数据 - df.nlargest() - 最大最小时间 0.4k
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61 选择数据 - df.iloc[:,:] - 行index,列index 3k
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62 选择数据 - df[] - df[选择指定列] 0.7k
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63 选择数据 - df[][] - df[选择指定列][筛选条件] 0.8k
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64 选择数据 - df[df["A"] == "a"]] - 列A等于a的数据 0.8k
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65 获得数据值 - 选择后.index[0] - index 0.2k
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66 for - for循环 - 较慢不建议用 2k
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67 分组 - df.groupby(by="A列") - 分组 1k
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68 运算 - df["A"].value_counts() - 按a列数量统计 0.7k
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69 运算 - 选择后.sum() - 求和 0.7k
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70 运算 - 选择后.mean() - 平均值 0.4k
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71 运算 - df["C"]=df["A"]-df["B"] 0.5k
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72 运算 - df.agg() - 聚合运算 3k
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73 修改数据 - 选择数据 = 修改值 0.1k
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74 合并数据 - df1.append(df2) - df2加到df1的尾 0.7k
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75 合并数据 - pd.concat([df1,df2,df3]) - 多表合并 0.9k
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76 合并数据 - df3=df1.add(df2) - 加法运算合并 0.3k
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77 合并数据 - df.merge() - 多功能合并 1k
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78 整理 - df = df[["A","B"]] - 重排列 0.4k
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79 整理 - df.round({}) - 小数点后2位 0.4k
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80 导出数据 - df. to_dict() - dict{} 1k
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81 导出数据 - df. tolist() - list[] 0.5k
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82 导出数据 - df.to_csv() - CSV文件 0.1k
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83 导出数据 - df.to_excel(filename) - Excel文件 0.7k
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84 导出数据 - df.to_sql() - mysql数据库 1k
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85 导出数据 - df.to_json(filename) - Json格式到文本 0k
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86 导出数据 - df.to_html() - HTML 0.2k
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87 导出数据 - df.to_xml() - XML 0.7k
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88 导出数据 - df. to_markdown() - markdown 0.3k
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89 matplotlib - 配置显示图表 0k
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90 matplotlib - plt.subplot(,,) - 行，列，按列第几个 0k
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91 matplotlib - plt.plot(,,) - 显示图表 0.1k
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92 matplotlib - plt.xlabel(“”) - X/Y轴名字 0k
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93 matplotlib - plt.title(“”) - 标题 0k
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94 matplotlib - plt.legend() - label小图示 0k
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95 提升 - 数据分析方法 3k
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pandas读取excel
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列级 - astype("float64") - 替换数据类型
更新日期：2023-08-27 20:49:02
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