1 df = pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)}) ...
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2019-08-08 00:26:41
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参数 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathli ...
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2019-08-07 14:31:04
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# 1. 使用to_excel创建Excel文件 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['zs','ls','ww']}) # 默认会有索引，将ID列设置成索引,会返回一个新的df,如果想要在原来的df上修改需要添加参... ...
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2019-08-05 21:49:33
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原文链接：https://www.jianshu.com/p/f0ed06cd5003 import pandas as pd df = pd.DataFrame(……) 说明：以下“df”为DataFrame对象。 1. df. sort_values() 作用：既可以根据列数据，也可根据行数据排 ...
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2019-08-04 13:53:25
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bash Make plots of Series or DataFrame using the backend specified by the option . By default, matplotlib is used. Parameters data : Series or DataFra ...
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2019-08-03 15:08:43
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一、JSON数据源综合案例实战1、概述Spark SQL可以自动推断JSON文件的元数据，并且加载其数据，创建一个DataFrame。可以使用SQLContext.read.json()方法，针对一个元素类型为String的RDD，或者是一个JSON文件。但是要注意的是，这里使用的JSON文件与传统... ...
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2019-08-02 11:15:13
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''' 数据的清洗 1.检测与处理重复值 2.检测与处理缺失值 3.检测与处理异常值 ''' import numpy as np import pandas as pd # 去重:按照A列去重，同时保留第一个数据且在原表去重 data = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, ... ...
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2019-08-02 09:21:55
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导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视 ...
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2019-08-02 00:01:50
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concat,merge的区别 concat,merge的区别 concat,merge的区别 concat,merge的区别 In [154]: data1=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns=list('abc')) data2=pd.D ...
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2019-07-29 09:16:46
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pandas 19 DataFrame读取写入文件的方法 DataFrame有非常丰富的IO方法，比如DataFrame读写csv文件excel文件等等，操作很简单。下面在代码中标记出来一些常用的读写操作方法，需要的时候查询一下该方法就可以了。 df1.to_csv(‘df1.csv’) 默认会把 ...
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2019-07-26 21:39:44
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