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2024-12-24 09:51:18 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的源码数值进行替换操作(附源码和实现效果)
2.python床头书系列 Pandas.DataFrame中的append方法详解
3.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程(附python源码)
4.Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
5.pandas依赖哪些包
6.Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)

pandas 源码

Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)

       实现功能:

       本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame(Excel)中的某列数值进行替换操作,并提供相关源码和实现效果,源码旨在帮助您掌握数据处理技巧。源码

       代码分为以下两种情况:

       1、源码将A列的源码数值进行直接替换,例如将A列中的源码电脑hdmi源码输出1替换为,3替换为,源码4替换为

       代码示例:

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 直接替换A列数值

       df['A'] = df['A'].replace({ 1:,源码 3:, 4:})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       2、将A列的源码数值进行替换为新的数值(新建新的一列),例如新建E列,源码将A列中替换为1

       代码示例:

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 创建新列并替换A列数值

       df['E'] = df['A'].replace({ :1})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx',源码 index=False)

       实现效果:

       上述代码执行后,将对原始数据文件进行处理,源码将指定列的源码特定数值替换为新的数值,并生成更新后的源码数据文件。通过替换操作,源码您可以快速调整数据,满足数据分析和处理需求。

python床头书系列 Pandas.DataFrame中的append方法详解

       Python Pandas中的append方法用于在DataFrame中追加行数据,返回一个新的DataFrame。该方法接受其他DataFrame、Series或类似字典对象作为参数,2021超级签名源码将数据追加到当前对象的末尾。具体流程包括检查参数类型、进行操作、数据对齐和返回新对象。

       示例代码如下,展示了使用append方法追加DataFrame和Series:

       首先,创建两个具有相同列名和索引的DataFrame对象df1和df2。使用append方法将df2追加到df1的末尾,得到新的DataFrame df_appended。追加行后的结果如下:

       接着,创建一个Series对象series,并使用append方法将其追加到df1的末尾,得到新的DataFrame df_appended_series。追加后的结果如下:

       在Pandas源代码中,append方法调用的是_append方法进行实际追加操作。

       欲了解更多详情,请参阅官方文档:

       pandas.DataFrame.append - 官方文档

tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程(附python源码)

       安装平台是一个相对简单的过程,因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装(米筐除外,但不是顺网注册源码必需操作)。首先,需要注册账户,尤其是对于学生群体,按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后,打开编译器,比如使用anaconda的jupyter。

       基本操作中,导入tushare和米筐时,通常使用ts和rq作为别名,这会影响到之后代码的缩写。例如,使用tushare获取数据的方法可以是这样的:

       df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')

       这里,ts_code是要分析的股票代码,start_date和end_date是查询的开始和结束日期,fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。

       数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理,是那春天还会源码这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程,可以参考官方英文教程或中文翻译版教程,这些教程提供了丰富的学习资源。

       在处理数据时,可以使用pandas进行各种操作,如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如,存储数据到csv文件的代码为:

       df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')

       从csv文件读取数据的代码为:

       pd.read_csv("名字.csv")

       在数据处理中,可以筛选特定条件下的数据,如选择大于岁的人的代码为:

       above_ = df[df["Age"] > ]

       同时,可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时,可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数,根据数据的学工系统源码销售结构和需要合并的特定标识符来实现。

       这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例,帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说,tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题,可以在评论区留言或分享项目难题,以便进一步讨论和提供解决方案。

       再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助,欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。

Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)

       本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中,每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现:

       首先,创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象,通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中,分别命名为Sheet1和Sheet2。最后,运行代码后,会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。

       运行示例代码,你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件,该文件包含df1和df2的数据。

       本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写,目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创,以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛",获取更多内容。

       原文链接:Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)

pandas依赖哪些包

       pandas依赖numpy、six、pytz、python-dateutil四个包。根据查询博客园显示,《window上利用pip安装pandas》里提到:pandas包是依赖另外四个包:numpy、six、pytz、python-dateutil。安装之前需要确保这四个依赖包已经安装。pandas是python语言的一个扩展程序库,用于数据分析。pandas是一个开放源码、bsd许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)

       在Pandas库中,loc和iloc是用于数据提取的两种主要函数,它们在不同场景下展现出各自的优势。

       loc函数通过行索引"Index"中的具体值来获取行数据,例如要获取索引为"A"的行数据。

       相反,iloc函数是通过行号来获取数据,若需取第二行的数据,便可以使用iloc。

       本文将详细介绍loc和iloc的五种常见用法,并附上详细代码。

       使用loc和iloc提取行数据

       利用loc和iloc提取列数据

       利用loc和iloc提取特定行和列的数据

       使用loc和iloc提取全部数据

       使用loc函数根据特定数据提取所在行

       同样地,以下几种写法也能实现提取特定行的功能,与第五种方法类似,仅作补充。

       使用loc函数时,当索引相同,可以一次性提取所有相同样本的行数据。这在处理具有特定意义的索引(如人名)时非常有用,可以方便地提取同一个人的多条数据进行分析。然而,若索引没有特定意义且重复,提取的数据可能需要进一步处理,此时可以利用.reset_index()函数重置索引以提高数据处理效率。

Pandas基础

        Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。

        Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

        Pandas 名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析)。

        Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算)。

        Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

        Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。

        Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表(案例+源码)

       在Python中使用pandas库,读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件,其中包含多个sheet表。

       Excel文件,如同数据库,存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。

       首先,定义excel文件路径,通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后,借助pd.read_excel函数,逐一读取每一个sheet表,并进行后续的统一处理。

       以sheet_name为“ch”的读取结果为例,展示读取后的数据内容。

       作者拥有丰富的科研经历,期间在学术期刊发表六篇SCI论文,专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作,致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创,以简洁的方式解释复杂概念,欢迎关注公众号“数据杂坛”,获取更多数据和源码学习资源。

       欲了解更多详情,请参考原文链接。