滕州英文网站建设,做网站用哪个笔记本,广西建设领域证书查询官方网站,孝感做网站Pandas 33个冷知识 从Excel读取数据: 使用 pd.read_excel(file.xlsx) 来读取Excel文件。 写入Excel: 使用 df.to_excel(file.xlsx, indexFalse) 将DataFrame写入Excel文件。 创建日期索引: 使用 df.set_index(pd.to_datetime(df[date])) 创建日期索引。 向后填充缺失值: 使用…Pandas 33个冷知识 从Excel读取数据: 使用 pd.read_excel(file.xlsx) 来读取Excel文件。 写入Excel: 使用 df.to_excel(file.xlsx, indexFalse) 将DataFrame写入Excel文件。 创建日期索引: 使用 df.set_index(pd.to_datetime(df[date])) 创建日期索引。 向后填充缺失值: 使用 df.fillna(methodbfill) 向后填充缺失值。 按索引选取多行: 使用 df.loc[[1, 2, 5]] 按索引选取多行。 按位置选取多行: 使用 df.iloc[[0, 2, 4]] 按位置选取多行。 创建空Series: 使用 pd.Series(dtypefloat64) 创建一个空Series。 重置列顺序: 使用 df df[[col2, col1]] 重新排列DataFrame的列顺序。 按多列排序: 使用 df.sort_values(by[col1, col2], ascending[True, False]) 按多列排序。 按列查找最大值的行: 使用 df.loc[df[col].idxmax()] 查找列中最大值所在的行。 按列查找最小值的行: 使用 df.loc[df[col].idxmin()] 查找列中最小值所在的行。 按条件删除行: 使用 df.drop(df[df[col] 10].index) 按条件删除行。 按条件更新值: 使用 df.loc[df[col] 10, col] 10 按条件更新值。 按列计算累计最大值: 使用 df[cummax] df[col].cummax() 计算列的累计最大值。 按列计算累计最小值: 使用 df[cummin] df[col].cummin() 计算列的累计最小值。 按列计算累计乘积: 使用 df[cumprod] df[col].cumprod() 计算列的累计乘积。 计算百分比变化: 使用 df[pct_change] df[col].pct_change() 计算列的百分比变化。 滚动窗口最大值: 使用 df[rolling_max] df[col].rolling(window3).max() 计算滚动窗口最大值。 滚动窗口最小值: 使用 df[rolling_min] df[col].rolling(window3).min() 计算滚动窗口最小值。 检测重复值: 使用 df.duplicated() 检测重复值。 删除所有重复值: 使用 df.drop_duplicates() 删除所有重复值。 替换值中的空字符串: 使用 df.replace(, np.nan, inplaceTrue) 替换值中的空字符串。 数据透视表多值: 使用 pd.pivot_table(df, values[val1, val2], indexcol1, columnscol2) 创建数据透视表。 分组并计算自定义函数: 使用 df.groupby(col).apply(lambda x: x.max() - x.min()) 进行分组并计算自定义函数。 扩展列表到多行: 使用 df.explode(col) 将列表扩展到多行。 按列计算频率表: 使用 pd.crosstab(df[col1], df[col2]) 计算频率表。 将列名改为小写: 使用 df.columns df.columns.str.lower() 将所有列名改为小写。 将列名改为大写: 使用 df.columns df.columns.str.upper() 将所有列名改为大写。 按列值绘制直方图: 使用 df[col].hist() 绘制列值的直方图。 按列值绘制密度图: 使用 df[col].plot(kindkde) 绘制列值的密度图。 按列值绘制箱线图: 使用 df.boxplot(columncol) 绘制列值的箱线图。 按列值绘制散点图: 使用 df.plot.scatter(xcol1, ycol2) 绘制列值的散点图。 数据框列值字符串替换: 使用 df[col].str.replace(old, new) 替换列中的字符串。
