[已解决]pandas 保留数据

wp231957

假设df 有100多行数据   我要保留前面10行数据  其余的都不要了  改如何 写代码

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FishC

2024-11-15 10:34:32

wp231957 发表于 2024-11-15 10:34
原始excel里面的  日期  列  显示  xx月xx日
用df=pd ...

在导入 Excel 文件后，如果日期列显示为整数，你可以将这些整数转换为正确的日期格式。通常，Excel 中的日期保存在格式 `yyyy-mm-dd` 作为整数表示，从 1899-12-31 开始。这是一个示例代码，说明如何将这种整数格式转换回日期：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 导入 Excel 文件
   
4. df = pd.read_excel("1234.xlsx")
   
5. 
   
6. # 假设日期列名为 '日期'
   
7. df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], unit='D', origin='1899-12-30')
   
8. 
   
9. # 以 例如 '月 日' 形式显示日期
   
10. df['日期'] = df['日期'].dt.strftime('%m月%d日')
    
11. 
    
12. print(df)

复制代码

注意：
- `origin='1899-12-30'` 是因为 Excel 将 1899-12-30 视为日期序列的起始。
- `.dt.strftime()` 用于格式化日期显示，你可以根据需要调整日期的显示格式。

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wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 10:30
要在 Pandas 中保留 DataFrame 的前 10 行数据，可以使用 `iloc` 方法。这样会创建一个只包含前 10 行的新  ...

原始excel里面的  日期  列  显示  xx月xx日
用df=pd.read_excel("1234.xlsx")  导入df 后  日期变成一个int数据  如何恢复日期显示

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 10:34
在导入 Excel 文件后，如果日期列显示为整数，你可以将这些整数转换为正确的日期格式。通常，Excel 中 ...

现在  df.日期  是这个样子的数据
>>> df.日期
0    2024-11-05
1    2024-11-06
2           NaT
3           NaT
4    2024-11-08
5    2024-11-05
6    2024-11-08
7           NaT
8           NaT
9    2024-11-07
10   2024-11-09
11   2024-11-11
12          NaT
13   2024-11-12
14          NaT
15   2024-11-08
16          NaT
17          NaT
18          NaT
Name: 日期, dtype: datetime64[ns]
>>>
现在我们要填充数据  确保每个nat 都被填充为距离它最近的日期

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 10:38
要填充 `NaT` 值为距离它最近的日期，可以使用 Pandas 的 `fillna` 方法，并指定使用前后值进行填充。 ...

虽然填充成功了，但是 却是一个废弃的方法   如何修改成新方法
>>> df['日期'] = df['日期'].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')
<stdin>:1: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead.

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 10:41
要避免 `fillna` 方法的弃用警告，你可以直接使用 `ffill` 和 `bfill` 方法来填充 `NaT`。以下是更新后 ...

继续这个问题，以日期+单位 分组 金额 求和  如何写groupby

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 13:22
要将数据按日期和单位分组并求和金额，你可以使用 Pandas 中的 `groupby` 方法。假设 DataFrame 中的列 ...

>>> df=pd.read_excel("5.xlsx",header=None)
>>> df
         0
0     3568
1    34579
2    45689
3    23459
4     4568
..     ...
247   1358
248  34589
249  12348
250  13468
251  13569
这个在导入数据时，原本的文本型数据 被pandas自动识别为int类型
所以 导致数据的前导0 都消失了   如何修正

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 13:57
在读取 Excel 文件时，如果希望保持数据的文本格式（包括保留前导零），可以使用 `dtype` 参数进行控制 ...

那么  如果不是一列数据  有的列是文本  有的列是数值  呢  如何设置

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 13:59
如果你的数据包含多个列，并且希望为特定列设置数据类型（例如，有的列保留为文本，有的列为数值），你 ...

现在有这样一组数据
>>> df
         0
0    03568
1    34579
2    45689
3    23459
4    04568
..     ...
247  01358
248  34589
249  12348
250  13468
251  13569
总共有252个数据，要求把他们分成42组  每组6个数据   要求这6个数据连接在一起  正好包含3个0 3个1
3个2 3个3  3个4....3个8  3个9
可有可能实现吗

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 14:02
根据你的描述，想要将252个数据分成42组，每组包含6个数据，并且每组要满足包含3个0、3个1、3个2……3 ...

每个数据的长度是5  包含5个不同数字   再乘以6组  正好是30个字符

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 14:04
好的，明白了你的需求：你有 252 个长度为 5 的字符串，每个字符串包含 5 个不同的数字，你希望这些字 ...

对df 进行升降序排序 获取新df1 df2  该如何写代码

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 14:51
要对 DataFrame 的列进行升序和降序排序并获取两个新 DataFrame，你可以使用 Pandas 的 `sort_values`  ...

现在的需求修正为

import pandas as pd

df = pd.read_excel('5.xlsx',header=None)
# 对于升序排序
df1 = df.sort_values(by=0, ascending=True).reset_index(drop=True)

# 对于降序排序
df2 = df.sort_values(by=0, ascending=False).reset_index(drop=True)
outls=[]
outls.append(df1的1--3,df2的1--3)
outls.append(df1的4--6,df2的4--6)
outls.append(df1的7--9,df2的7--9)
.......
.......
.......
总共追加42次 结束

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 14:58
要实现这个功能，你可以创建一个新的列表 `outls`，然后按照需求从两个排序后的 DataFrame 中提取特定 ...

如果我只想要数据呢   不想要组(group)  
group = pd.concat([df1.iloc[start_idx:start_idx+3], df2.iloc[start_idx:start_idx+3]])
    # 将结果组合转为列表并加入到 outls
    outls.append(group)
结果中 不想包含index 也不想包含字段名

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 15:05
如果你只想要数据，而不需要索引或字段名，可以在将数据添加到 `outls` 前，将其转换为 NumPy 数组或直 ...

dtype=object), array    这些东西 也不想要呢
只是单纯的数据   每6个数据构成一个元组   42个元组 构成一个列表  即最终结果

wp231957

FishC 发表于 2024-11-15 15:10
好的，你希望每6个数据构成一个元组，然后这些元组构成一个列表。这样处理时，可以使用 `.tolist()` 方 ...

>>> df
          客户单号      客户发货时间                                   收货地址    总件数   重量(T)     体积
0   8003723699  2024-09-22                    广东省佛山市高明区更合镇合塘路184号   80.0   2.000   4.00
1   8003723705  2024-09-23                              朱村大道中491号   80.0   2.000   4.00
2   8003723710  2024-09-23                     广东省惠州市博罗县麻陂镇大马路80号   80.0   0.100   4.00
3   8003723710  2024-09-23                     广东省惠州市博罗县麻陂镇大马路80号   80.0   0.100   4.00
4   8003726275  2024-09-22                    广东省广州市南沙区榄核镇大坳村工业B区  200.0   5.000  10.00
5   8003726279  2024-09-22                      广东省佛山市高明区更合镇金腾路1号   80.0   2.000   4.00
6   8003727727  2024-09-26                   广东省惠州市惠阳区大亚湾澳头荃湾综合港区  400.0  10.000  20.00
7   8003744009  2024-09-19                     广东省广州市白云区鸦岗金沙围路11号   25.0   0.500   1.00
8   8003744010  2024-09-20                 广东省东莞市麻涌镇麻涌镇新沙工业区海力饲料厂  150.0   3.000   6.00
9   8003744010  2024-09-20                 广东省东莞市麻涌镇麻涌镇新沙工业区海力饲料厂  150.0   0.100   6.00
10  8003746232  2024-09-23                     广东省佛山市高明区荷城街道三洲兴盛路  200.0   5.000  10.00
11  8003747613  2024-09-20                    广东省佛山市高明区更合镇合塘路184号  408.0   0.010  20.40
12  8003746113  2024-09-22                    广东省广州市南沙区榄核镇大坳村工业B区  400.0  10.000  20.00
13  8003747611  2024-09-20                      广东省江门市开平市金鸡镇文乐街1号  320.0   8.000  16.00
14  8003747612  2024-09-20                    广东省佛山市高明区更合镇合塘路184号   32.0   0.800   1.60
15  8003747590  2024-09-21                      广东省云浮市新兴县车岗镇工业开发区  100.0   2.000   4.00
16  8003746233  2024-09-20                  广东省广州市黄埔区横沙白街172号101房   50.0   1.000   2.00
17  8003746432  2024-09-23  广东省江门市蓬江区杜阮镇怡景大道振林饲料有限公司&#160;江门&#160;Guangdong  160.0   4.000   8.00
18  8003748235  2024-09-22                 广东省云浮市新兴县东成镇十里工业区联营饲料厂  800.0  20.000  40.00
19  8003748242  2024-09-22                     广东省云浮市郁南县大湾镇小桥头工业区  720.0  18.000  36.00
20  8003748240  2024-09-22                      广东省云浮市新兴县车岗镇工业开发区  200.0   5.000  10.00
21  8003748238  2024-09-22                         广东省云浮市新兴县勒竹镇榄根  400.0  10.000  20.00
22  8003748236  2024-09-22           广东省佛山市高明区更合镇高明温氏饲料厂Guangdong  600.0  15.000  30.00
23  8003748237  2024-09-22                      广东省云浮市新兴县稔村镇白土开发区  360.0   9.000  18.00
24  8003748241  2024-09-22                   广东省佛山市三水区南山镇六和镇城东路1号  640.0  16.000  32.00

已知以上数据，现在需求：
要求把收货地址中包含    东莞  或者惠州  或者佛山 的  并且日期一致的  记录合并  重量字段求和

wp231957

FishC 发表于 2024-11-18 12:48
要将包含特定关键字的收货地址合并，并对同一天的重量进行求和，你可以使用 Pandas 的 `groupby` 和 `a ...

其他的数据也是需要的，正常按照日期分组 然后追加到这个结果当中

wp231957

FishC 发表于 2024-11-18 12:55
如果需要保留其他数据，并按照日期分组，然后为一个含有特定地址的组合数据追加其他数据，可以通过 Pan ...

现在有这样一组数据
ADAKLDJ
DKJLAKSDJKA
SDJKLSAJKLAJD
SDJKLSDJDKLSA
DKLSDAJF;SASDL
AJDKL;DSAJKLAJ
DJFKLAJDFKLSA
FDSJKLFJSADLKDJFA
SDJFKLSDAJFKLSA
DJFKLSDADFJKLASDF
AJDKFJSADKFA
SDJFKSAJDFKLAS
DFJKSLAJDFKLA
DFSKALJSDFKLDFJPDFO
;SDJFJALSDKJF
ADJIIPQEURFLIAJSD'FJSADKL
QDFJALKJDFKL'Q
WEJKF

要求使用pandas 对每一行进行单独排序