泰恩数据Pandas读取和导出csv文件
读取csv文件 import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:123123.csv", parse_dates=["成交时间"],encoding="gbk) #parse_dates 指定转换时间格...
Pandas 第3页
Pandas技术分享
Pandas绘图
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 随机生成1000个数据 data = pd.Series(np.random.randn(10...
Pandas合并-merge
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) rig...
Pandas合并_concat
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d']) df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['a','b','c',...
Pandas常用命令速查手册
在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 s：任意的Pandas Series对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas as pd import numpy as np 导入...
Pandas表格保存到SQL数据库
写一个函数，保存Pandas表格数据到SQL数据库的一个新表中。 函数有两个参数：data是要保存的表格，table_name是要新建的数据库表。 def pdtosql(data,table_name): a=b= '' for each...
Pandas表格转换为字典
生成表格 data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df = pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c']) df 方法一 {each:list(df[each]) for each...
Pandas Series的索引和值分开循环
可以这么做： for a, b in zip(data['close'].index, data['close'].values): print(a,b) 也可以这么做： for a, b in data['close'].items():...
