当前位置: 首页 > news >正文

记录Python的pandas库详解

如何生成一个pd

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],index=['A','B'],columns=['C1','C2','C3'])df
---------------------------------------------------------------------------C1	C2	C3
A	1	2	3
B	4	5	6df.T
---------------------------------------------------------------------------A	B
C1	1	4
C2	2	5
C3	3	6df.values
---------------------------------------------------------------------------
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=int64)df.index
---------------------------------------------------------------------------
Index(['A', 'B'], dtype='object')df.columns
---------------------------------------------------------------------------
Index(['C1', 'C2', 'C3'], dtype='object')df.shape
---------------------------------------------------------------------------
(3, 2)
#第一行
df.head(1)
---------------------------------------------------------------------------C1	C2	C3
A	1	2	3
#最后一行
df.tail(1)
---------------------------------------------------------------------------C1	C2	C3
B	4	5	6
#取出index列标识的所有值,比如这里取B列
df.loc['B']
---------------------------------------------------------------------------
C1    4
C2    5
C3    6
Name: B, dtype: int64

一、如何进行数据分析,我自己建了一个csv文件来解释数据长这样

通过pd来获取数据

broken_df = pd.read_csv('./data.csv')
broken_df

得到的数据长这样,这样的数据没法正常看。

通过数据分析,我们发现是以“;”为数分隔的,

我们可以增加参数来处理 

broken_df = pd.read_csv('./data.csv',sep=';', encoding='utf-8',parse_dates=['日期'],dayfirst=True,index_col='日期')
broken_df

选择某一列--广东

broken_df = pd.read_csv('./data.csv',sep=';', encoding='utf-8',parse_dates=['日期'],dayfirst=True,index_col='日期')
broken_df['广东']

选择前三列

broken_df.head(3)
broken_df[:3]
#这两个都可以用

broken_df = pd.read_csv('./data.csv',sep=';', encoding='utf-8',parse_dates=['日期'],dayfirst=True,index_col='日期')
broken_df['广东'].plot()#在使用中,你可能会遇到missing from current font错误警告问题,处理方式给程序增加看得懂的编码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

相关文章:

记录Python的pandas库详解

如何生成一个pd import pandas as pd df pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],index[A,B],columns[C1,C2,C3])df ---------------------------------------------------------------------------C1 C2 C3 A 1 2 3 B 4 5 6df.T -------------------------------------------------…...

阻碍团队使用工具的原因竟然是……

本文首发于个人网站「BY林子」,转载请参考版权声明。 工具化、自动化、数字化,这些都是逐步改善工作的质量和效率的方式,是时代不断进步的表现。然而,还是有很多软件开发团队的工作还处于手工阶段,这是为什么呢&#x…...

【并发】第九篇 Atomic原子操作类 - 字段更新器类详解

导航 简介AtomicIntegerFieldUpdater简介 Atomic的字段更新器类是Java中一种用于实现线程安全的字段更新操作的类。它提供了一组原子操作,可以对字段进行原子性的更新。在并发环境中,多个线程同时更新一个字段可能会出现竞态条件(Race Condition)导致数据不一致的问题。At…...

FFmpeg: 自实现ijkplayer播放器--03UI界面设计

文章目录 UI设计流程图UI设计界面点击播放功能实现 UI设计流程图 UI设计界面 主界面 控制条 播放列表 画面显示 标题栏 设置界面 提示框 点击播放功能实现 槽函数实现: connect(ui->ctrlBarWind, &CtrlBar::SigPlayOrPause, this, &Main…...

【安装部署】Apache SeaTunnel 和 Web快速安装详解

版本说明 由于作者目前接触当前最新版本为2.3.4 但是官方提供的web版本未1.0.0,不兼容2.3.4,因此这里仍然使用2.3.3版本。 可以自定义兼容处理,官方提供了文档:https://mp.weixin.qq.com/s/Al1VmBoOKu2P02sBOTB6DQ 因为大部分用…...

泰迪智能科技携手洛阳理工学院共建“泰迪·洛阳理工数据智能工作室”

为深化校企合作,实现应用型人才培养目标,4月11日,洛阳理工学院携手广东泰迪智能科技股份有限公司举行“泰迪洛阳理工数据智能工作室”揭牌仪式暨工作室成员动员会在洛阳理工学院举行。洛阳理工学院计算机与信息工程学院院长石念峰、副院长李明…...

jenkins构建微信小程序并展示二维码

测试小程序的过程中,很多都是在回头和前端开发说一句,兄弟帮我打一个测试版本的测试码,开发有时间的情况下还好,就直接协助了,但是很多时候他们只修复了其中几个bug,其他需要修复的bug代码正在编写&#xf…...

阿里云大学考试python中级题目及解析-python中级

阿里云大学考试python中级题目及解析 1.WEB开发中,下列选项中能够实现客户端重定向的设置是() A.响应头设置Location状态码200 B.响应头设置Location状态码302 C.响应头设置Accept-Location状态码301 D.响应头设置Accept-Location状态码…...

攻防演练作为红方,怎么绕过Web应用防火墙

在攻防演练中,作为红方尝试绕过Web应用防火墙(WAF)是一项常见且具有挑战性的任务。这要求你对WAF的工作原理有深入的理解,并且能够创造性地应用各种技术来测试WAF的防御限制。以下是一些更专业且可操作的策略,用于尝试…...

AI音乐,8大变现方式——Suno:音乐版的ChatGPT - 第505篇

悟纤之歌 这是利用AI为自己制作的一首歌,如果你也感兴趣,可以花点时间阅读下本篇文章。 ​ 导读 随着新一代AI音乐创作工具Suno V3、Stable audio2.0、天工SkyMusic的发布,大家玩自创音乐歌曲,玩的不亦乐乎。而有创业头脑的朋友…...

【C++】模拟list

list的模拟真的很震撼,第一次学习时给我幼小的心灵留下了极大地冲击 接下来我们一起看看list模拟究竟是怎样一回事 目录 节点的封装:list类的实现:私有成员变量:构造函数:push_back && pop_back: 迭代器类的实…...

SAP项目任务一览表

根据SAP Activate项目管理方法论的主要精神,浓缩到一些主要的团队和任务。 主要的团队有: 项目管理(办公室)Project Management(office):项目经理团队,包括项目办公室。负责项目整体运行和监控,项目办公室负责项目的…...

130个学术网站和26个科研工具

我们平时可以见到不少学术资源,但是很多信息里会有一些重叠网站、无效网站,导致我们虽然收藏了很多网址,但是却并不都能用,学妹特地整合了130个学术资源网站和26个科研工具,每一个都是亲自试过有效的,希望能…...

《一键搞定!揭秘微信公众号文章批量下载的终极神器》

大家好!今天我要给大家介绍一个超级好用的小工具,能帮你轻松批量下载微信公众号的文章,还不需要安装任何证书哦!无论你是学生还是普通爱好者,只要你想保存一些精彩的公众号内容,这个工具都能帮到你。 概览 …...

鸿蒙入门02-首次安装和配置

注:还没有安装编辑器( deveco studio )的小伙伴请看鸿蒙入门01-下载和安装-CSDN博客 首次安装配置 编辑器( deveco studio )安装完毕以后需要进入配置界面进行相关配置配置完毕以后才可以正常使用 环境配置&#xf…...

软件工程 考研复试常考知识点总结

软件工程 什么是软件工程,这门课讲的什么? 软件工程就是把软件的开发、运行、维护的各个阶段进行系统化和规范化的过程,也就是把工程化的方法运用在软件技术之中,以构建和维护高质量的软件。 进一步,什么是工程化思想…...

Docker+Uwsgi+Nginx部署Django项目保姆式教程

之前,我和大家分享了在docker中使用uwsgi部署django项目的教程。这次,为大家带来的是使用DockerUwsgiNginx部署Django项目。废话不多说,我们开干。 步骤1:使用命令创建一个django项目 我这里python版本使用的是3.9.x 首先&#…...

[openGL] 高级光照-Gamma矫正

目录 一 Gamma是什么? 二 感知光度和物理光度 2.1 与Gamma的关系 2.3 存在问题和弊端? 三 Gamma矫正(逆Gamma) 3.1 Gamma矫正的两种方法 3.2 sRGB空间 3.3 重复校正 3.3.1 在着色器中处理重复校正 3.3.2 在加载纹理时就重复校正 3.3.3 校正前后效果 本章节Qt源码点…...

Prometheus+Grafana监控K8S集群(基于K8S环境部署)

目录 一.环境信息二.部署提前工作三.部署Prometheus监控系统四.部署Node_exporter组件五.部署Kube_state_metrics组件六.部署Grafana可视化平台七.Grafana接入Prometheus数据八.Grafana添加监控模板九.拓展 一.环境信息 1.服务器及k8s版本信息 IP地址主机名称角色版本192.168…...

[opencv]VideoWriter写出fourcc格式

fourcc支持的格式 fourcc全名Four-Character Codes,四字符代码,该编码由四个字符组成 cv2.VideoWriter_fourcc(O,O,O,O) cv2.VideoWriter_fourcc(*OOOO) 通常写法有上述两种形式,O代表一个字符,通常有 支持avi格式的有&#…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析,就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究,从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要,后续设计的依据主要来自于需求分析的成果,包括: 项目的目的…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指:像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明: 当你在程序中写一个函数调用: funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

HTML 列表、表格、表单

1 列表标签 作用:布局内容排列整齐的区域 列表分类:无序列表、有序列表、定义列表。 例如: 1.1 无序列表 标签:ul 嵌套 li,ul是无序列表,li是列表条目。 注意事项: ul 标签里面只能包裹 li…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分

一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...

4. TypeScript 类型推断与类型组合

一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式,自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要,在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值,TypeSc…...

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

从零开始了解数据采集(二十八)——制造业数字孪生

近年来,我国的工业领域正经历一场前所未有的数字化变革,从“双碳目标”到工业互联网平台的推广,国家政策和市场需求共同推动了制造业的升级。在这场变革中,数字孪生技术成为备受关注的关键工具,它不仅让企业“看见”设…...