Pandas 是 Python 中功能最强大的库之一，它提供高性能的数据操作和分析工具，允许我们使用 DataFrame 处理表格数据，例如电子表格、CSV 和 SQL 数据。DataFrame 是一种二维带标签的数据结构，它以行和列的形式表示数据。每一列中的数据可能具有不同的数据类型。DataFrame：整数 浮点数 字符串 日期 0 1.0 1.300 p 2023-05-07 1 2.0 NaN y 2023-05-14 2 5.0 4.600 t 2023-05-21 3 3.0 1.020 h 2023-05-28 4 6.0 0.300 o 2023-06-04 5 NaN 0.001 n 2023-06-11 上面演示的 DataFrame 有 6 行 4 列，每行中的数据具有不同的数据类型。以及转换函数……阅读更多

NumPy 数组是 N 维数组，也称为 ndarray，它是 NumPy 库的主要对象。同样，pandas Series 是 pandas 库的一维数据结构。pandas 和 NumPy 都是 Python 中广泛使用的开源库。下面我们可以看到一维 NumPy 数组。NumPy 数组 array([1, 2, 3, 4]) pandas Series 是一种具有标记索引的一维数据结构，它非常类似于一维 NumPy 数组。Pandas Series：0 1 1 2 2 3 ... 阅读更多

pandas 和 NumPy 都是 Python 中广泛使用的开源库。NumPy 代表 Numerical Python。这是科学计算的核心库。NumPy 数组是一个强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在。NumPy 数组 array([[1, 2], [3, 4]]) Pandas 为 Python 提供高性能的数据操作和分析工具，它允许我们使用表格数据，例如电子表格、CSV 和 SQL 数据。它具有 DataFrame 和 Series 等数据结构，主要用于数据分析。DataFrame 是一种二维带标签的数据结构，用于……阅读更多

Pandas 是一个流行的 Python 库，用于数据分析和操作。在使用 Python Pandas 进行数据分析和操作时，处理日期和时间是一项常见任务。从给定日期获取日期是一项现实生活中的任务，许多开发人员可能都遇到过。Pandas 提供的许多函数和方法使这项任务更容易。知道如何从日期获取日期在许多情况下都非常有用。在本文中，我们将介绍几种在 Pandas 中确定星期几的方法。您……阅读更多

在本教程中，我们将学习如何在 Python 的帮助下显示 Pandas Series 中最频繁的值。在本教程中，我们将使用 Pandas 库。Series 是 pandas 中的一种数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表格中的一列。它是一种一维带标签的数据结构，可以保存不同类型的数据，例如整数、浮点数、字符串等。最频繁的值是在 Series 中出现次数最多的值。在数学术语中，它是数据的众数。方法 1 ……阅读更多

Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供强大的数据结构，如 Series（一维带标签数组）和 DataFrame（二维带标签数组），可以处理不同类型的数据和操作，例如从各种文件格式读取和写入数据、合并、过滤、聚合和透视数据，以及处理缺失或重复数据。Pandas 还支持时间序列数据，并提供广泛的数据可视化功能。它易于使用、用途广泛且性能良好，使其成为数据科学家和分析师进行探索性数据分析、数据清理和特征工程任务的热门选择。……阅读更多

Pandas 是 Python 中一个功能强大且流行的数据操作库，它提供了一种灵活有效的方式来处理和分析数据。Pandas 的一个关键特性是其 DataFrame 对象，它是一个二维表格数据结构，类似于电子表格或 SQL 表格。当直接在 Jupyter Notebook 或 Python 控制台中打印 Pandas DataFrame 时，当 DataFrame 具有许多行时，它会自动截断显示输出。默认情况下，只显示有限数量的行和列，以确保输出简洁易读。这……阅读更多

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。它构建在 numpy 库之上，并提供对数据框的有效实现。数据框是一种二维数据结构。在数据框中，数据以表格形式排列在行和列中。它类似于电子表格或 SQL 表格或 R 中的 data.frame。最常用的 pandas 对象是 DataFrame。通常，数据是从其他数据源（如 csv、excel、SQL 等）导入到 pandas 数据框中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据框……阅读更多

本文将讲解如何在 Pandas 数据框中将列名转换为小写。通过三个不同的示例，介绍了将数据框列名转换为小写的方法。这些示例使用 Kaggle 上提供的 Zomato 数据集。Kaggle 数据集以 CSV（逗号分隔值）格式提供，因此首先下载，然后使用 pandas 转换为数据框。在第一个示例中，Python 程序使用 str.lower() 函数将列值转换为小写。在第二个示例中，使用 map(str.lower) 函数进行转换……阅读更多

利润和亏损百分比是一个重要的财务指标，有助于分析企业的盈利能力。它是通过找到总收入和总成本之间的差值，然后将该值除以总成本来计算的。在本技术博客中，我们将学习如何使用 Pandas 查找给定 Excel 表格中的利润和亏损百分比。我们将使用与我们在之前的关于查找利润和亏损的博客文章中使用的相同的 Excel 表格。算法：导入 Pandas 库，并使用 read_excel() 函数读取 Excel 表格。应用……阅读更多