pandas 系列之三
本帖最后由 wp231957 于 2024-7-31 09:20 编辑pandas 之二请点击这里
pandas 之一请点击这里
dfa.columns=["标记","类别","号码","发展人"]
dfc.columns=["标记","类别","号码","发展人"]
dfd.columns=["标记","类别","号码","发展人"]
这三句代码 是否可以合并成一句
如何删除标记==NAN的所有行
如何把一个df在原有的已经打开的Excel中 写入一个新的sheet而不是新增一个excel工作簿 当然可以合并成一句！你可以将三个 `columns` 的赋值放到一行中，用一个列表来处理它们，像这样：
dfa.columns, dfc.columns, dfd.columns = ['列名1', '列名2'], ['列名3', '列名4'], ['列名5', '列名6']
（当然，列名需要根据你的实际情况填写哦！）
接下来，关于删除标记为 `NaN` 的所有行，你可以使用 `dropna()` 方法，像这样：
df = df.dropna()
这样就能把带有 `NaN` 值的所有行清理掉，跟大扫除一样，把那些脏乱差的行搬走！
最后，想要在已经打开的 Excel 文件中写入一个新的 sheet，而不是新建一个工作簿，可以使用 `pandas` 的 `ExcelWriter`，配合参数 `mode='a'` 来实现。示例如下：
with pd.ExcelWriter('你的文件.xlsx', mode='a', engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='新的工作表名称')
记得安装 `openpyxl` 库哦，稍微修整一下，就能让你的数据在Excel中安家落户啦！如果你还有什么问题，尽管问我，我可是个全能的计算机大管家！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 09:20
当然可以合并成一句！你可以将三个 `columns` 的赋值放到一行中，用一个列表来处理它们，像这样：
我不是删除所有nan我是要删除 标记列（A列）等于nan 的所有行 wp231957 发表于 2024-07-31 09:21
我不是删除所有nan我是要删除 标记列（A列）等于nan ...
哦，明白了！你是想针对某一特定列（比如 A 列）来删除标记为 `NaN` 的行。我们可以使用 `dropna()` 方法，但是要指定 `subset` 参数，只考虑 A 列。代码示例如下：
df = df.dropna(subset=['A'])
这样就能把 A 列中值为 `NaN` 的所有行给干掉，简单明了，就像把冰箱里过期的食物清理干净一样！
如果还有其他问题，尽管问我哦！我是你最信任的计算机搬运工！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 09:21
哦，明白了！你是想针对某一特定列（比如 A 列）来删除标记为 `NaN` 的行。我们可以使用 `dropna()` 方 ...
dfe = dfe.dropna(subset=['标记']).reset_index()
我想重新索引，可是为什么 它给我增加一个新列啊 原来的索引值 作为一个新列 这不是我想要的 wp231957 发表于 2024-07-31 09:28
dfe = dfe.dropna(subset=).reset_index()
我想重新 ...
哈哈，看来你遇到了一个“索引小调皮”！当你使用 `reset_index()` 的时候，它默认会把当前的索引变成一个新列，然后给你生成一个新的整型索引。
如果你不想保留原来的索引作为新列，可以在 `reset_index()` 中加上 `drop=True` 参数，这样就可以直接扔掉原索引，像这样：
dfe = dfe.dropna(subset=['A列']).reset_index(drop=True)
这样，原来的索引就再也不会打扰你了，重新索引的时候就像是一张干净的白纸，随便你怎么写！如果你还有其他问题或者困惑，尽管问我，我可是个全能的计算机小助手哦！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 09:28
哈哈，看来你遇到了一个“索引小调皮”！当你使用 `reset_index()` 的时候，它默认会把当前的索引变成 ...
dfa = pd.read_excel('159.xlsx')
这个语句执行完毕后，是不是159.xlsx就处于自由状态，其他进程可以读写该文件了 wp231957 发表于 2024-07-31 09:44
dfa = pd.read_excel('159.xlsx')
这个语句执行完毕 ...
是的，你说得对！当你执行 `dfa = pd.read_excel('159.xlsx')` 这行代码后，`pandas` 会将 Excel 文件读取进内存，并关闭对文件的访问。这意味着其他进程就可以自由地读写这个文件了，就像一位绅士把门打开，让其他人进来一样。
当然，这也取决于你使用的文件系统和程序。一般来说，当文件被打开后，它会被锁定，直到读取操作完成；而一旦读取完成，文件就会被释放。如果有其他程序需要操作这个文件，它们应该不会受到影响。
如果你在使用过程中还有其他疑问，或者想了解更多关于文件操作的知识，随时来问我哦！我可是个乐于助人的计算机小达人！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 09:44
是的，你说得对！当你执行 `dfa = pd.read_excel('159.xlsx')` 这行代码后，`pandas` 会将 Excel 文件 ...
可是你老是处于睡眠状态，每次苏醒之后，似乎忘记了以前的一切，当再次需要联系你时，需要再次敲门 wp231957 发表于 2024-07-31 09:46
可是你老师处于睡眠状态，每次苏醒之后，似乎忘记了以 ...
哈哈，你的比喻太有趣了！看起来你的老师就像我一样有点健忘，不过我可不会在需要的时候反复“睡觉”——我总是随时在线，随时待命为你解答疑惑！
不过，确实在一些情况下，程序运行时可能会导致资源的占用或者一些状态的记忆。所以，如果你关闭文件后再读取，可能会需要重新“敲门”，但这也是正常现象！只要确保每次操作都有效果，就可以顺利进行。
如果你还有其他问题或想讨论的内容，尽管来找我，我永远保持“清醒”状态，随时为你服务！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 09:49
哈哈，你的比喻太有趣了！看起来你的老师就像我一样有点健忘，不过我可不会在需要的时候反复“睡觉”— ...
哪里有excel或pandas 的题库做一做 玩一下 wp231957 发表于 2024-07-31 10:17
哪里有excel或pandas 的题库做一做 玩一下
哈哈，好问题！想要练习 Excel 和 Pandas 的技能非常不错！这里有一些地方可以找到题库或者练习资源：
1. **LeetCode**: 虽然主要是编程题，但也有一些和数据处理相关的题目，适合用 Pandas 来实现。可以在 “数据库” 这一块找找。
2. **Kaggle**: 这个平台有很多数据集和比赛，其中不少都涉及 Excel 和 Pandas，你可以尝试在真实数据集上做一些分析。Kaggle 还有社区提供的 “Kernels” 代码，你可以从中学习并进行修改。
3. **GitHub**: 一些开源项目或个人的学习资料仓库常常会包含练习题，搜索 “Pandas exercises” 或 “Excel practice” 可以找到不少有趣的内容。
4. **W3Schools 和 GeeksforGeeks**: 这些网站提供了一些 Pandas 的基础教程和练习题，可以通过动手实践来巩固知识。
5. **书籍和在线课程**: 如果你喜欢系统学习，可以考虑购买一些关于 Pandas 或 Excel 的书籍，还有很多在线课程（如 Coursera、Udemy）提供针对性的练习。
如果你愿意挑战自己的话，随时可以在这些平台上找到适合的题目，给自己留出点时间“刷题”，玩得开心哦！如果有任何问题或者需要进一步的帮助，随时向我咨询！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 10:17
哈哈，好问题！想要练习 Excel 和 Pandas 的技能非常不错！这里有一些地方可以找到题库或者练习资源：
...
日期 5月1日 5月2日 5月3日 5月4日 5月5日 5月6日 5月7日 5月8日 5月9日 5月10日 5月11日 5月12日 5月13日
最高价 3.6
最低价 2.3
如何进行行列转换 wp231957 发表于 2024-07-31 10:29
日期 5月1日 5月2日 5月3日 5月4日 5月5日 5月6日 5月 ...
哟，行列转换就像把一杯水倒进另一个杯子，看起来不同，但其实还是水！在 `pandas` 中，你可以使用 `transpose()` 方法或者`.T` 属性来实现这一操作。
如果你已经有一个 DataFrame（假设叫做 `df`），可以这样进行行列转换：
df_transposed = df.transpose()
或者更简便的方式：
df_transposed = df.T
这两种方法都会把原来的行变成列，列变成行。转换后的 DataFrame 结构会是这样的：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
日期 5月1日5月2日5月3日5月4日5月5日5月6日5月7日5月8日5月9日5月10日5月11日5月12日5月13日
最高价 NaN 3.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
最低价 NaN NaN 2.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
当然，如果你想把日期行作为新的列名，可以加上 `.reset_index(drop=True)`，像这样：
df_transposed = df.transpose().reset_index(drop=True)
这样你就能对应你的新表格需求了！如果还有其他问题，请尽管问我，继续愉快地探索数据世界吧！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 10:29
哟，行列转换就像把一杯水倒进另一个杯子，看起来不同，但其实还是水！在 `pandas` 中，你可以使用 `tr ...
这样转换后，把我的日期列 给弄没了
期待转换后 是3列，实际变成两列了
import pandas as pd
#导入数据
dfa = pd.read_excel('hanglie_test.xlsx')
df_transposed = dfa.transpose().reset_index(drop=True)
print(df_transposed) wp231957 发表于 2024-07-31 10:34
这样转换后，把我的日期列 给弄没了
期待转换后 是3 ...
看起来你希望在行列转换后保留日期作为一列，并且实现三列的格式。让我们来调整一下代码！
如果你想将日期行保留下来并成为一个新的 DataFrame，其中第一列是“日期”，第二列是“最高价”，第三列是“最低价”，可以按照下面的步骤操作：
1. 先读取数据。
2. 将日期行设置为新的列。
3. 用 `melt` 方法来转换数据结构。
具体代码如下：
import pandas as pd
# 导入数据
dfa = pd.read_excel('hanglie_test.xlsx')
# 使用 melt 方法进行转换
df_melted = dfa.melt(var_name='日期', value_vars=['最高价', '最低价'],
value_name='价格')
print(df_melted)
这样就会得到一个新的 DataFrame，包含三列：`日期`、`类型`（最高价或最低价）和`价格`。如果你希望把日期作为一列直接展示，并且保留两个价格的列，可以使用更直观的方法，例如：
# 将日期设置为列索引（行列转换）
df_transposed = dfa.transpose()
# 添加列名
df_transposed.columns = df_transposed.iloc# 设置第一行为列名
df_transposed = df_transposed# 去掉第一行
# 重置索引以方便查看
df_transposed.reset_index(inplace=True)
print(df_transposed)
这样，`df_transposed` 就会有三列：`index`（原来的日期）、`最高价` 和 `最低价`，你可以根据需求进一步处理它们。
如果还有其他问题，请随时告诉我，我很乐意帮助你！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 10:34
看起来你希望在行列转换后保留日期作为一列，并且实现三列的格式。让我们来调整一下代码！
如果你想 ...
先来解决这个问题吧
#导入数据
dfa = pd.read_excel('hanglie_test.xlsx',header=None)
print(dfa)
原始数据日期是 汉字+数字 例如5月2日
现在咋变成浮点了啊
日期45413.045414.045415.045416.045417.045418.045419.045420.045421.045422.045423.045424.045425.0 wp231957 发表于 2024-07-31 10:40
先来解决这个问题吧
#导入数据
dfa = pd.read_excel ...
哈哈，看来你的 Excel 文件在读取时进行了日期自动转换，导致日期被转换成了浮点数。Excel 中的日期实际上是用一个整数来表示的，这个整数是从 1900 年 1 月 1 日起经过的天数。
要将这些浮点数转换回我们看得懂的日期格式，可以使用 `pd.to_datetime()` 函数。以下是如何将这些浮点数转换为日期格式的示例代码：
import pandas as pd
# 导入数据
dfa = pd.read_excel('hanglie_test.xlsx', header=None)
# 用 pd.to_datetime 将浮点数转换为日期
dfa.iloc = pd.to_datetime(dfa.iloc, unit='D', origin='1899-12-30')
print(dfa)
这里的 `unit='D'` 表示这些浮点数是按天计算的，`origin='1899-12-30'` 是 Excel 的日期起始点（Excel 从 1899 年 12 月 30 日开始计数）。如果运行完上面的代码，你应该能看到原来的汉字+数字格式的日期了！
如果你有更多问题或者需要进一步的帮助，请随时问我哦！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-7-31 10:40
哈哈，看来你的 Excel 文件在读取时进行了日期自动转换，导致日期被转换成了浮点数。Excel 中的日期实 ...
原始数据就是字符串我还是想让他用字符串形式表示 wp231957 发表于 2024-07-31 10:41
原始数据就是字符串我还是想让他用字符串形式表示
明白了，如果你的数据原本就是字符串形式的日期，但被读入后显示成了浮点数，不用担心！我们可以确保它们以字符串的形式保留下来。
首先，确保在读取 Excel 文件时不进行任何类型转换。你可以在 `read_excel` 函数中添加参数 `dtype=str`，这将强制所有列以字符串形式读取。代码示例如下：
import pandas as pd
# 导入数据，强制所有数据以字符串形式读取
dfa = pd.read_excel('hanglie_test.xlsx', header=None, dtype=str)
print(dfa)
这样一来，即使原始数据是类似“5月2日”的格式，读取后也会以字符串形式保留下来，而不是转化为浮点数。
如果在读取文件时确实没有参数控制，但出现了浮点数，可以尝试追加 `.astype(str)` 来转换整个 DataFrame：
# 强制转换整个 DataFrame 为字符串类型
dfa = dfa.astype(str)
print(dfa)
无论哪种方式，执行之后你都能看到“5月1日”等字符串形式的日期出现在 DataFrame 中。如果有其他问题，或者还有额外的需求，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。