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2024年2月4日
盘点一个txt文档合并的实战需求(方法三)
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据合并的问题。问题如下图所示: 上一篇文章中我们已经看到了3个方法,这一篇文章我们一起来看看另外一个方法。 二、实现过程 这里【吴超建】斗胆给了一个指导,如下所示,并给出了如下代码: from pat
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posted @ 2024-02-04 21:38 dcpeng
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2024年2月2日
盘点一个txt文档合并的实战需求(方法一)
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据合并的问题。问题如下图所示: 二、实现过程 这里【隔壁😼山楂】给了一个指导,如下所示: 并给出了如下代码: from pathlib import Path with open('new.txt'
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posted @ 2024-02-02 21:13 dcpeng
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2024年2月1日
Pandas中如何删除空值所在的行
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据删除的问题,问题如下:大家晚上好,又有问题了,请问下表格中下面空值怎么删除?删不掉。 比方说这里我想删HOBBY这一列下面的空值,我是这样子做的df_new.dropna(subset='HOBBY
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posted @ 2024-02-01 21:47 dcpeng
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2024年1月31日
盘点一个Excel数据分割和explode()实战问题
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【Jethro Shen】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下:各位大佬这种情况我怎么处理一下啊?标记的商品内容后后面的数量是一一对应的 想把它们铺开。 下面是他自己写的代码: jigou_df = pd.read_excel(ji
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posted @ 2024-01-31 22:07 dcpeng
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2024年1月29日
为啥一样一样的正则表达式,去提取就提取不出来?
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Pandas数据提取的问题。问题如下图所示: 大佬们 为啥一样一样的正则表达式 for循环就可以出结果 用apply(lambda x:re.findall(pattern,x)) 去提取就提取不出来? 图一
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posted @ 2024-01-29 21:54 dcpeng
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2024年1月25日
盘点一个Pandas中.str的一个常见小误区
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas基础的问题。问题如下:大佬们,这里面的dtype,能直接改成str格式?我一开始认为只能这么看print(df.dtypes),传统的做法我一直认为是这样子df['数学'] = df['数学'].astyp
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posted @ 2024-01-25 21:57 dcpeng
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2024年1月24日
为啥赋值他就报错JSONDecodeError?
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python解析的问题。问题如下:大佬们 谁有时间帮忙看下这个情况 好奇怪哦 为啥赋值他就报错JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0
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posted @ 2024-01-24 21:37 dcpeng
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2024年1月19日
Python自动化办公的实际需求——把Excel里面的数字改成对应的成绩档次,优良中差四挡(上篇)
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【瑜亮老师】分享了一个小需求,给大家练练手。问题如下:成绩表中有3个sheet,大体上题目是从易到难。要求:把里面的数字改成对应的成绩档次,优良中差四挡。4个档次:100分为“优”,80-99分为“良”,60-79分为“中”,60分以下为“
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posted @ 2024-01-19 21:33 dcpeng
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2024年1月18日
Excel中这日期老是出来00:00:00,怎么用Pandas把这个去除
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下:这日期老是出来00:00:00,怎么把这个去除。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下: pd.to_excel之前把这一列转换成字符串,或者你在Exc
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posted @ 2024-01-18 17:20 dcpeng
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2024年1月17日
为啥替换后int类的数据直接NaN了,加了判断也是没替换成功?
摘要: 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。问题描述: 大佬们 这个是为啥呀啊? 为啥替换后int类的数据直接NaN了 加加了判断也是没替换成功 原始数据如下: tt = pd.DataFrame({'name'
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posted @ 2024-01-17 21:26 dcpeng
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