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Pandas行数和列数获取
一、df的行数和列数获取defdel_pd_data(panda):count=0data=[]nums=panda.shapeforiinrange(0,nums[1]):line_str=''forjinrange(0,nums[0]):_line_str=str(panda.iloc[j,i]
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Python —如何正确打开Pandas库的姿势
Pandas简介Pandas最常用于处理数据集。它具有分析、清理、探索和操作数据的功能。"Pandas"这个名称既指"PanelData"，也指"PythonDataAnalysis"。，Pandas让我们能够分析大数据并根据统计理论得出结论。Pandas可以清理杂乱的数据集，使它们具有可读性和相关
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七个有用的Pandas显示选项
Pandas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下，我们可能希望更改所显示内容的格式。所以就需要使用Pandas的一些定制功能来帮助我们自定义内容的显示方式。1、控制显示的行数在查看数据
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快速认识 Pandas 的十大索引
索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像：一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可；也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍。外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等，点个菜即可。上
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学会一招！如何利用 pandas 批量合并 Excel？
大家好，我是菜鸟哥！其实只需要灵活使用pandas中的pd.ExcelWriter()方法即可!假设现在我们有df1df2df3三个dataframe，需要将它们保存到同一个Excel的不同sheet中，只需要先创建一个ExcelWriter对象，然后不停写入就行复制df1=pd.read_csv(
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好习惯！pandas 八个常用的 option 设置
大家好，我是阳哥。通过pandas的使用，我们经常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了，因为大部分时候如果我们直接展示表格，格式并不是很友好。其实呢，这些痛点都可以通过pandas的option来解决。短短几行代码，只要提前配置好，一次设置好，全局生效，p
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Pandas与SQL的超强结合，爆赞！
人生苦短，我学Python！本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。简介pandas中的DataFrame是一个二维表格，数据库中的表
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20个短小精悍的 pandas 骚操作
最近收到出版社送的一本新书《深入浅出pandas》，内容非常赞，目前已上架各商城。当然，J哥给大家争取了3本，免费包邮送出去，参与方式见文末~1.ExcelWriter很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。而Excel就不一样了，ExcelWriter是pan
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不容错过的Pandas小技巧：万能转格式、轻松合并、压缩数据
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。数据分析，如何能错过 Pandas 。现在，数据科学家RomanOrac分享了他在工作中相见恨晚的Pandas使用技巧。了解了这些技巧，能让你在学习、使用Pandas的时候更加高效。话不多说，
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独家分享！5个鲜为人知的Pandas技巧
Pandas为Python营造了一个高水平的操作环境，还提供了便于操作的数据结构和分析工具无需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据科学家，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能。本篇文章将会讲解5个我最近学到的，并且极大提升了工作
