Python数据处理：筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理

file1_path ='E:/Users/lenovo/Desktop/中视/622召回.csv' # 源数据

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格式：file1=pd.read_csv(file1_path)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk')

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=[2,3])

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x%2==1)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',keep_default_na=False)

new=pd.DataFrame()

new.new[[0,1,2]]

new.new[0:2]

查询结果同上

new.loc[new['激活数']1000]

loc和iloc的区别：

loc：纯标签筛选

iloc：纯数字筛选

#筛选出new的某两列

new=new.loc[:,['phone','收件人姓名']]

#筛选new的第0，1列

new.iloc[:,[0,1]]

使用‘==’筛选-筛查“崔旭”的人（只能筛查指定明确的）

#new=file1.loc[(file1['收件人姓名']=='崔旭')|(file1['收件人姓名']=='崔霞')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查名字中包含'亮'和'海'的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.contains('亮|海')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查'崔'姓的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.startswitch('崔')]

#print(new)

df = df[(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] .notnull() ) (df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] != "" )]

print("during_time(number)=0的个数：",newdata[newdata['during_time(number)'] ==0].count()['during_time(number)'])

print("during_time(number)=1,2,3的个数：",newdata[(newdata['during_time(number)'] 0) (newdata['during_time(number)'] 4)].count()['during_time(number)'])

print(newdata[newdata['during_time(number)'] ==0])

newdata[newdata['Team']. isin (['England','Italy','Russia'])][['Team','Shooting Accuracy']]

df.年龄.value_counts()

1.修改指定位置数据的值（修改第0行，’创建订单数‘列的值为3836）

new.loc[0,'创建订单数']=3836

2.替换‘小明’-‘xiaoming’

df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}})

3.批量替换某一列的值（把‘性别’列里的男-male，女-felmale）

方法一：df['性别']=df['性别'].map({'男':'male','女':'female'})

方法二：df['性别'].replace('female','女',inplace=True)

           或df['性别']=df['性别'].replace('female','女')                这就是inplace的作用

            +df['性别'].replace('male','男',inplace=True)

4.替换列索引

df.columns=['sex','name','height','age']

或者：df.rename(columns={'性别':'sex','姓名':'name','身高':'height','年龄':'age'})

5.删除某一列

del df['player']

6. 删除某一列（方法二），删除某一行（默认axis=0删除行，为1则删除列）

删除某一列（方法二）

df.drop('性别',axis=1)

删除某一行

df.drop(1,axis=0)

file1=pd.read_csv(file1_path)

file2=pd.read_csv(file2_path)

new1=pd.DataFrame()

new1['phone']=file1['phone']

new1['contact_time']=file1['contact_time']

new2=pd.DataFrame()

new2['phone']=file2['phone']

new2['submission_audit_time']=file2['提交审核时间']

newdata=pd.merge(new1,new2,on='phone',how='left')

df=pd.concat([df1,df2],axis=0)

4.2.2 横向表连接

df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

df1['地区'].str.split('·',3,expand=True)

df1:

df1[['城市', '城区','地址']] = df1['地区'].str.split('·', 3, expand = True)

5.1 缺失值删除

data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行

data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）

data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列

5.2 缺失值填充：pandas.DataFrame.fillna()函数

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

功能：使用指定方法填充NA/NaN值

其中inplace=True就是直接在原有基础上填满

5.3 缺失值查询：

缺失值数量查询：df.isnull().sum()

缺失值行查询：df[df.isnull().T.any()]

newdata['during_time']=pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])

newdata['during_time(number)']=(pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])).apply(lambda x: x.days)

new=pd.DataFrame()

new=newdata[newdata['during_time(number)'] ==0]

new.to_csv(save_path,encoding='utf-8-sig')

将数据按行拆分并存储到不同的csv文件中：

path='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.19/'

for i in range(0,30):

df.loc[[i]].to_csv(path+str(i)+'.csv',encoding='gbk')

df = df[['购药日期', '星期','社保卡号','商品编码', '商品名称', '销售数量', '应收金额', '实收金额' ]]

如何正确连接python中的两个函数

def openFile1(self):

pathFileName, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Wybierz plik', '', 'pdf(*.pdf)')

print("PathFileName-'{}', \n_-'{}'".format(pathFileName, _))

if pathFileName:

print("Wybrany plik: ", pathFileName)

g = open(pathFileName, 'rb')

return g

def openFile2(self):

pathFileName, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Wybierz plik', '', 'pdf(*.pdf)')

print("PathFileName-'{}', \n_-'{}'".format(pathFileName, _))

if pathFileName:

print("Wybrany plik: ", pathFileName)

h = open(pathFileName, 'rb')

return h

def laczeniePdf(self,g, h):

readerLinkPage1 = PyPDF2.PdfFileReader(open(g, 'rb'))

readerLinkPage2 = PyPDF2.PdfFileReader(open(h, 'rb'))

writerLinkPage = PyPDF2.PdfFileWriter()

OutputFile = open('FinalOutput.pdf', 'wb')

writerLinkPage.appendPagesFromReader(readerLinkPage1)

writerLinkPage.appendPagesFromReader(readerLinkPage2)

writerLinkPage.write(OutputFile)

OutputFile.close()

如何用python定义一个函数来连接两个点？

#导入math包import math#定义点的函数class Point: x = 0 y = 0 z = 0 def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def getx(self): return self.x def gety(self): return self.y def getz(self): return self.z #定义距离函数class Getlen: def __init__(self, p1, p2): self.x = p1.getx() - p2.getx() self.y = p1.gety() - p2.gety() self.z = p1.getz() - p2.getz() self.len = math.sqrt((self.x)**2 + (self.y)**2 + (self.z)**2) def getlen(self): print("两点间的距离为：" , self.len) p1 = Point(0,0,0)p2 = Point(1,1,1)g = Getlen(p1,p2)

python的rand怎么用

python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围。

random() 函数命名来源于英文单词random（随机）。randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数。

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

函数randint的使用

1、OUT = RANDINT

产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

2、OUT = RANDINT(M)

生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

3、OUT = RANDINT(M,N)

生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)

生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量。

标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0]。

向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)]。

5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)

resets the state of RAND to STATE。

新闻名称：python拼接函数 python numpy拼接
网站网址：http://kswjz.com/article/dojpipj.html