[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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FishC

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 DataFrame。以下是示例代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设 df 是你的 DataFrame
   
4. df = pd.DataFrame(...)  # 这里用你的数据初始化 DataFrame
   
5. 
   
6. # 保留前 10 行的数据
   
7. df = df.iloc[:10]

复制代码

这样，`df` 就只包含前 10 行的数据了，其余的都被舍弃。

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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

FishC

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 10:34
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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 10:37
现在  df.日期  是这个样子的数据
>>> df.日期
0    ...

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。以下是实现此操作的代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设 df 已经读入，并且包含日期列
   
4. # 使用 ffill 和 bfill 方法在两侧填充 NaT
   
5. df['日期'] = df['日期'].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')
   
6. 
   
7. print(df)

复制代码

说明：
- `fillna(method='ffill')` 会用前一个非空值填充 `NaT`。如果 `NaT` 位于开始处没有前一个非空值，仍然会保持 `NaT`。
- `fillna(method='bfill')` 会用后一个非空值填充 `NaT`。结合 `ffill` 和 `bfill`，确保所有 `NaT` 都能被最近的有效日期填充。

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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.

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 10:41
虽然填充成功了，但是 却是一个废弃的方法   如何修改 ...

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`。以下是更新后的代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 使用 ffill 和 bfill 直接填充 NaT
   
4. df['日期'] = df['日期'].ffill().bfill()
   
5. 
   
6. print(df)

复制代码

说明：
- `ffill()` 方法用于用前一个有效值填充 `NaT`。
- `bfill()` 方法用于用后一个有效值填充 `NaT`。
- 直接对 `Series` 使用 `ffill()` 和 `bfill()` 方法，这是符合新方法的要求的。

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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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 13:16
继续这个问题，以日期+单位 分组 金额 求和  如何写gr ...

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 中的列名分别为 "日期"、"单位" 和 "金额"，以下是实现代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设 df 是你的 DataFrame，且已包含 '日期'、'单位' 和 '金额' 列
   
4. 
   
5. # 使用 groupby 按 '日期' 和 '单位' 分组，并对 '金额' 列进行求和
   
6. result = df.groupby(['日期', '单位'], as_index=False)['金额'].sum()
   
7. 
   
8. print(result)

复制代码

说明：
- `groupby(['日期', '单位'])`：按日期和单位进行分组。
- `['金额'].sum()`：对每组中的金额求和。
- `as_index=False` 参数保证了结果 DataFrame 中的分组字段作为普通列，而不是索引。

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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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 13:57
>>> df=pd.read_excel("5.xlsx",header=None)
>>> df ...

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。具体来说，你可以指定该列的数据类型为字符串。这是实现这个功能的代码示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 使用 dtype 参数来确保导入数据时将列 0 作为字符串处理
   
4. df = pd.read_excel("5.xlsx", header=None, dtype=str)
   
5. 
   
6. print(df)

复制代码

通过设置 `dtype=str`，Pandas 会将数据读取为字符串格式，因此不会去掉前导零。这样，你的数据将保持最初在 Excel 中的文本格式，包括所有前导零。

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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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 13:59
那么  如果不是一列数据  有的列是文本  有的列是数值 ...

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），你可以使用 `dtype` 参数为每个列单独指定数据类型。你需要提供一个字典，指定每个列的名称或索引及其对应的数据类型。以下是示例代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设你想将第0列和第2列读取为文本类型，其余列保持默认（通常自动推断为数值）
   
4. dtype_dict = {
   
5.     0: str,  # 第0列读取为字符串
   
6.     2: str   # 第2列读取为字符串
   
7. }
   
8. 
   
9. # 读取Excel文件，并指定dtype参数
   
10. df = pd.read_excel("5.xlsx", header=None, dtype=dtype_dict)
    
11. 
    
12. print(df)

复制代码

说明：
- 使用 `dtype` 参数并传入字典，其中字典的键是列的索引或名称，值是期望的数据类型。
- 数值类型的列不需要特殊处理，因为 Pandas 默认会尝试将其识别为数值类型。

这样设置后，指定的列将保留为文本格式（以保留前导零等特性），其余列则采用默认的数据类型。

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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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 14:02
现在有这样一组数据
>>> df
         0
0    0356 ...

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个9。这种组合不太可能实现，因为每组包含6个数据，总共只能涵盖6种不同的数字，却要求多于6种的数字组合（即需要涵盖30个数字）。

从数学上讲，单个6位数不可能同时包含3个0、3个1、3个2……3个9，所以这样的需求无法完成。数据量与要求的数字组合密度不符。

如果重新定义需求或提供额外的达成目标的条件，可能会有不同的解决方案。请详细说明可能的解决办法或其他条件。

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。

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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 14:04
每个数据的长度是5  包含5个不同数字   再乘以6组  正 ...

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，你希望这些字符串能组合成 42 组，每组由 6 个字符串组成且每组正好包含所有数字（0到9各3个）。

由于这种组合需要匹配特定的字符频率，可以通过求解一个排列组合问题来实现。以下是一个可能的 Python 实现方案，需注意这对输入数据和存在匹配的假设进行了简化：

1. import pandas as pd
   
2. from collections import Counter
   
3. 
   
4. # 假设 df 是你的 DataFrame，并且数据在第一列
   
5. df = pd.DataFrame({
   
6.     0: ['03568', '34579', '45689', '23459', '04568', '01358']  # 示例数据
   
7. })
   
8. 
   
9. # 遍历所有组合，尝试找出符合条件的分组
   
10. def find_groups(data):
    
11.     groups = []
    
12.     visited = set()
    
13.    
    
14.     def can_form_group(candidates):
    
15.         counter = Counter(''.join(candidates))
    
16.         return all(counter[str(x)] == 3 for x in range(10))
    
17.    
    
18.     for i in range(len(data)):
    
19.         if i in visited:
    
20.             continue
    
21.         for j in range(i + 1, len(data)):
    
22.             if j in visited:
    
23.                 continue
    
24.             for k in range(j + 1, len(data)):
    
25.                 if k in visited:
    
26.                     continue
    
27.                 for l in range(k + 1, len(data)):
    
28.                     if l in visited:
    
29.                         continue
    
30.                     for m in range(l + 1, len(data)):
    
31.                         if m in visited:
    
32.                             continue
    
33.                         for n in range(m + 1, len(data)):
    
34.                             if n in visited:
    
35.                                 continue
    
36.                             potential_group = [data[i], data[j], data[k], data[l], data[m], data[n]]
    
37.                             if can_form_group(potential_group):
    
38.                                 groups.append(potential_group)
    
39.                                 visited.update([i, j, k, l, m, n])
    
40.                                 break
    
41.                         if n in visited:
    
42.                             break
    
43.                     if m in visited:
    
44.                         break
    
45.                 if l in visited:
    
46.                     break
    
47.             if k in visited:
    
48.                 break
    
49.         if len(groups) == 42:
    
50.             break
    
51.    
    
52.     return groups
    
53. 
    
54. strings = df[0].tolist()
    
55. groups = find_groups(strings)
    
56. 
    
57. # 输出分组结果
    
58. for idx, group in enumerate(groups, start=1):
    
59.     print(f"Group {idx}: {group}")

复制代码

**说明**：

- 代码尝试遍历组合可能性以寻找符合条件的分组。由于数据量可能导致效率问题，建议在小样本数据上进行测试。
- `Counter` 用于统计字符串字符频率。
- 根据具体数据和测试的性能表现，可能需要进一步优化或调整算法。

注意：确保你的数据框（`df`）已经按如上假设的格式。

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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

FishC

wp231957 发表于 2024-11-15 14:45
对df 进行升降序排序 获取新df1 df2  该如何写代码

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` 方法。假设你要对列 `0` 进行排序，以下是实现示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设你已经有了一个 DataFrame df
   
4. df = pd.DataFrame({
   
5.     0: [3568, 34579, 45689, 23459, 4568, 1358, 34589, 12348, 13468, 13569]
   
6.     # 此处是例子数据，请根据实际数据替换
   
7. })
   
8. 
   
9. # 对于升序排序
   
10. df1 = df.sort_values(by=0, ascending=True).reset_index(drop=True)
    
11. 
    
12. # 对于降序排序
    
13. df2 = df.sort_values(by=0, ascending=False).reset_index(drop=True)
    
14. 
    
15. print("升序排序后的 DataFrame:")
    
16. print(df1)
    
17. 
    
18. print("\n降序排序后的 DataFrame:")
    
19. print(df2)

复制代码

说明：
- `by=0`: 指定对第 0 列进行排序。你可以根据需要更改为其它列名或索引。
- `ascending=True/False`: 确定是升序还是降序。
- `reset_index(drop=True)`: 重置索引，以保证新 DataFrame 的索引是连续的，并且不将原来的索引作为一列保留。

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。