摘要：1，创建Series 1.1，通过iterable创建Series Series接收参数是Iterable，不能是Iterator 可以多加一个index参数，index可以接收Iterator或者Iterable： 1.2，通过字典创建Series key是索引： 2，Series常用方法 Ser 阅读全文

摘要：看到篇博文，https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量，自己简单绘制了个表格，如下： 大意是，每个部门的员工发福利，有礼品档次（见表一），每个档次礼品对应不同礼品（见表二） 假设表一在test.xlsx 阅读全文

摘要：创建2个DataFrame： >>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321')) >>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=l 阅读全文

摘要：创建df： 创建df： >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 1 阅读全文

摘要：1）仅换掉index名称 df.index = list 2）调整index时，后面的项目也要跟着调整： df.reindex(list) 注意如果list中出现了df中没有的index，后面的项目会变成nan 举例： df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6] 阅读全文

摘要：pandas时间： p1=pd.Timestamp(2018, 2, 3) p1输出：2018-02-03 00:00:00 p1输出类型：<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> pandas时间转到时间戳: pd.Timestamp.timestamp(p1) 阅读全文

摘要：首先创建示例df： df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('5678')) df： A B C D 5 0 1 2 3 6 4 5 6 7 7 8 9 10 11 8 12 13 阅读全文