这篇文章主要给大家详解python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例代码，文中给出了详细的示例代码，相信对大家的理解和学习具有一定的参考价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。pandas.DataFrame排除特定行如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容，却并没有一个isnotin()...
这篇文章python中pandas.DataFrame（创建、索引、增添与删除）的简单操作方法介绍，其中包括创建、索引、增添与删除等的相关资料，文中介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。前言最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一起来看看吧。...
pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这篇文章主要给大家介绍了关于python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例代码，文中给出了详细的示例代码，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料，下面话不多说，来看看详细的介绍吧。方法如下：导入模块：from pandas import DataFrame im...
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。 read_sql 参见pandas.read_sql的文档，read_sql主要有如下几个参数：sql:SQL命令字符串 con：连接sql数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立 ind...
sqlalchemy import create_engine import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4)) conn_string=‘oracle+cx_oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/orcl‘ engine = create_engine(conn_string, echo=False) df.to_sql(‘Output‘, con=engine)写入csvimport numpy as np import pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4)) df.to_csv(‘./a.csv‘, sep=‘,‘, header=True, index=T...
1. 场景描述 python环境下需要从greenplum/postgresql中，获取算法执行的数据，但是从数据库中查询出来是数组格式的，算法无法使用，需要转换为dataframe格式。 2. 解决方案 结合第三方pandas使用 2.1 数据库调用类import dbgp as dbgpdata = dbgp.queryGp(sql) 2.2 数据库类 ## 导入psycopg2包 import pandas as pd import psycopg2def queryGp(sql):## 连接到一个给定的数据库conn = psycopg2.connect(dbname="db_laowang", user...
很简单的用本地Sqlite查找股票数据。 DataSource类，返回的是Dataframe物件。这个Dataframe物件，在之后的业务，如计算股票指标，还需要特别处理。import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np import pandas as pd# 数据源 class DataSource:def __init__(self):self.db = None # 数据库self.cursor = None # 指针self.stocks = {} # 股票池self.indexs = {} # 指数池se...
1. pd.io.sql.to_sql(dataframe,‘table_name‘,con=conn,schema=‘w_analysis‘,if_exists=‘append‘) 2.df.to_sql(‘test0001‘, engine,schema=‘ioc_dw_second‘, if_exists=‘append‘, index=False) #增量入库 dataframe去掉索引，指定列为索引 #指定某一列为索引df.set_index(‘rid‘,inplace=True) 1. 方法1import numpy as np import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine#查看文件 list(open(‘C:/Users/...
在使用pandas时，loc和iloc让我踩了几次坑。所以在此记录一下二者的区别。 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: d = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), columns=list('abcd')) In [4]: d Out[4]: a b c d 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 18 19In [5]: 1、在取某一列的时候，loc的列参数是列名，而iloc的列参数是该列的索引。例...
参考：https://blog.csdn.net/zwhooo/article/details/79696558 Pandas对DataFrame单列/多列进行运算（map, apply, transform, agg） 1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如： define square(x): ? ? return (x ** 2) ? df['col2'] = df['col1'].map(...
昨天在外网找到一个比较dataframe的好库，叫datacompy，它的优点有： 1、可以把对比后的信息详情打印出来，比如列是否相等，行是否相等； 2、在数据中如果有不相等列，那么就只比较相同的列； 3、可以设置绝对差值和相对差值，比如我们比较有浮点数的数据时，设置下绝对差值为0.01，后面的一系列微小的值就忽略了； 4、在数据报告中，每一列的数据类型、不相等数量、最大差值和空值都详细列出来了； 5、可以把不相等的列单独取出来...
[python] 基于NetworkX实现网络图的绘制
import pandas as pd 一、读取 csv->pd.read_csv(fpath) txt->pd.read_csv(fpath, header=[标题], sep=[列分割], names=[列名]) xls->pd.read_excel(fpath) mysql->pd.read_sql(“select * from sql”, con=conn) 二、数据结构 Series import pandas as pd a = pd.Series([1,'a',3,'b',5])#获取索引 print(a.index)#查找值 print(a.values)创建一个具有标签索引的Series import pandas as pda = pd.Series([1,'a',3,'b',5], inde...
前一篇文章提到了序列,可以理解为Excel里没有列名的一列数据,那么Excel里的由行列组成的表数据是如何对应到Python中的呢？就是今天要说的数据框：DataFrame。它是由一组数据和一对索引（行索引和列索引）组成的二维数据结构，可以看成Excel里的表格，与Series不同的是，DataFrame可以有多行/列数据。1．建首先要导入pandas模块，简写为pd。In?[1]:import?pandas?as?pd从列表中创建DataFrame#?从列表中创建list1?=?[2,5,8,10]df_l?=...
不同长度列表横向合并成DataFrame import pandas as pda = [1,2,3] b = [4,5] c = ['a','b','c','d'] df = pd.concat([pd.DataFrame(a),pd.DataFrame(b)],axis=1) # 若axis=1，则纵向合并 print(df)0 0 0 0 1.0 4.0 a 1 2.0 5.0 b 2 3.0 NaN c 3 NaN NaN d字典中多个不同长度列表横行合并成DataFrame import pandas as pd from numpy import nan data = {} data['a'] = [1,2,3] data['b'] = [4,5] data['c'] = ['a','b','c','d'] d...