六月下旬全新资源上线!丨 解锁高效能实战方案

更新亮点:本次新增6大专题10项资源,更有王炸课程重磅登场,点击标题了解!(参与互动赢取麦豆,解锁更多内容)

王炸专区:场景化数据分析实战

一站式贯通数据驱动全流程,从需求洞察→数仓开发→模型构建→可视化呈现,手把手带你构建决策引擎,助你秒变企业决策智多星!

二、实战技巧分享

即席/透视的逆袭之路:从卡顿到秒出→ 性能优化实战,实现报表秒级响应!

体验中心焕新一“夏”,全新导览页及新DEMO上线!→ 抢先体验夏季更新DEMO!

速看!明细/汇总/交叉表的实现秘籍→ 高效构建复杂报表指南

三、开发技能突破

视频课《仪表盘图片鼠标提示几行代码,让你的仪表盘“会说话”!

视频课《仪表盘宏开发技巧→ 解锁宏开发技巧和注意事项

四、直播上线

直播《交互式仪表盘最佳实践解锁可视化大屏最佳实践技巧

五、AI每日一学

人工智能三驾马车:算法、算力与数据→ 深度解析AI核心支柱

通俗的讲一下神经网络模型的基本组成、工作原理、工作类型和生活应用场景→ 从基础到场景实战

六、资源上新

插件《安全检测→ 一键加固系统安全防护

麦粉社区
>
帖子详情

python学习篇-pandas库(十)

数据挖掘 发表于 2019-12-25 17:06
发表于 2019-12-25 17:06:54
文件操作
创建数据集
  1. import pandas as pd
  2. import numpy as np
  3. data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'],
  4. 'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],
  5. 'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
  6. 'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}

  7. labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
  8. df1 = pd.DataFrame(data, index=labels)
  9. df1
复制代码
265905e03238b6dc42.png
1、写入csv文件
  1. df1.to_csv('animal.csv')
  2. print("写入成功.")
复制代码
2、读取csv文件
  1. df_animal = pd.read_csv('animal.csv')
  2. df_animal
复制代码
402675e03240a0789c.png
3、写入Excel文件
  1. df1.to_excel('animal.xlsx', sheet_name='Sheet1')
  2. print("写入成功.")
复制代码
4、Excel读取操作
  1. pd.read_excel('animal.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
复制代码
989545e03245f0b7a5.png
发表于 2020-6-10 16:54:36
学习中
回复

使用道具 举报

高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

1回帖数 0关注人数 5581浏览人数
最后回复于:2020-6-10 16:54
快速回复 返回顶部 返回列表