#
本文实例讲述了Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 解析html内容，保存为csv文件 //www.jb51.net/article/162
import os,pandas as pd,re #1.获取文件夹下要合并的文件名 dirpath = '文件夹地址' #工作表3特殊处理 需要开始下标和结束下标 begin = 231 end
合并 在numpy中合并两个array numpy中可以通过concatenate，参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组，等价于np.vstack；参数axis=1表示在水平方向上合并两个数组
一、python pip的安装与使用 1、pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 目前如果你在 python.org
expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型 下面代码中的ｎ表示去掉下划线"_"的数量 代码如下： import numpy as np import pandas as p
使用pandas处理向量化的数据，进行数据的替换时不仅仅能够进行字符串的替换也能够处理数字。 做简单的示例如下： In [4]: data = Series(range(5)) In [5]
如下所示： import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[10, 52, 24, 158, 112], columns
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指
超级好用的移动窗口函数 最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能
pandas可以对不同索引的对象进行算术运算，如果存在不同的索引对，结果的索引就是该索引对的并集。 一、算术运算 a、series的加法运算 s1 = Series([1,2,3],index
