第一个参数是路径，既可以使用绝对路径又可以使用相对路径，如果文件名含有汉字，注意指定设置一下属性encoding = 'utf-8',另设置sheet_name指定具体的Sheet名字，也可传入sheet的顺序，从0开始。列索引默认从0开始，通过index

本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。接下来，用 df.columns.tolist() 可以提取每一列并

[-0.46947439 0.54256004 nan -0.46572975]]NumPy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，它能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组：。In [31]: np.savetxt上面的

>>> df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]),... columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'third']). >&

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice , listlike of integers, boolean array] types

使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少，又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化。使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，参数中的columns就

最近开始使用 pandas 处理可视化数据，挖掘信息。但是在作图时遇到，无法显示中文的问题。下面这段代码是统计 fujian1.csv 文件中 City 所在列中各个城市出现次数的代码。解决方法，就是需要将 matplotlib 的安装目录下的 matpl

import pandas as pd使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。df = pd.read_excel通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pand

遇到这样一个需求，有一张表，要给这张表新增一个字段delta，delta的值等于每行的c1列的值减去上一行c1列的值。

print#选择0至2行，slice为2，等同于print因为只有3行。2 3 c C另外条件筛选还可以集逻辑运算符 | for or, & for and, and ~for not. In [151]: df = pd.DataFrame({'

#把ave_time这列的缺失值进进行填充，填充的方法是按这一列的平均值进行填充。#取表中的第3列的所有值

本文研究的主要是pandas常用函数，具体介绍如下。dfjs = pd.read_json 可以传入json格式字符串dfex = pd.read_excel 读取多个sheet页，返回多个df的字典。4 数据筛选df.columns 列名，返回Index

由于网上关于Timestamp类的资料比较少，而且官网上面介绍的很模糊，本文只是对如何创建Timestamp类对象进行简要介绍，详情请读者自行查阅文档。

rangeindex：行索引； data columns：列索引； dtypes：各个列的类型， 主体部分是各个列值的情况，比如可判断是否存在 NaN 值；对于非数值型的属性列。count mean std min/max 25%, 50%,

① 首先我们需要统计每个用户app操作记录数，比如上表可以看出用户id为1的用户有2条操作记录，用户id为3的用户有3条操作记录。② 此时，S是一个以id为索引，count出来的记录数为value的Series结构。因为考虑到后面我们需要id列进行merg

最近在工作中，遇到了数据合并、连接的问题，故整理如下，供需要者参考~concat方法相当于数据库中的全连接，它不仅可以指定连接的方式还可以指定按照某个轴进行连接。与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。k

pandas每次多Sheet写入文件，只能一次性存入，不然每次会重写文件，最后只保留最后一次的写入。

在人工采集数据时，经常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格。这就给做数据处理的人带来了麻烦，因为空值和空格都是代表的无数据，而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来，这样就不能完整地