python大数据分析 记录 分享 成长 初学Python的朋友们经常抱怨Python安装第三方库速度缓慢，容易失败并报错，尤其是在安装如pandas、tensorflow等大型库时，速度更是慢得令人难以忍受。 为什么p...

本文旨在解决Pandas中将包含可选毫秒的混合ISO 8601格式日期时间字符串转换为标准日期时间对象的问题。传统固定格式解析易导致错误。通过介绍Pandas v2.0及更高版本提供的pd.to_datetime函数的f...

groupby是pandas中用于按列分组并进行聚合运算的核心方法。其基本形式为df.groupby(分组依据)[目标列].聚合方法()，例如按“地区”分组后对“销售额”求和：df.groupby('地区')['销售额'].sum()...

在python中操作parquet文件的核心工具是pyarrow。1. 使用pyarrow.parquet模块的read_table和write_table函数实现parquet文件的读写；2. 利用pa.table.from_pandas()和to_pandas()实现与pandas的...

本文旨在解决在Python Pandas中处理来自外部API的混合日期时间字符串（可能包含或不包含毫秒）时的常见痛点。通过详细介绍pd.to_datetime函数的format='ISO8601'参数，本教程将展示如何高效、鲁...

openpyxl是python操作excel的核心库，支持读取、写入和修改文件。使用load_workbook()读取，workbook()创建新文件，save()保存修改。通过sheet['a1'].value读取单元格内容，append()添加行数据...

pandas的sort_values()函数是python中处理表格型数据排序的核心工具，其优势在于支持单列或按多列复合排序，例如先按部门升序、再按年龄降序等，使用by参数指定列名列表，ascending参数控制每列...

在 Pandas 和 NumPy 中进行逻辑运算时，NaN 值的处理可能会带来一些困扰。默认情况下，逻辑与运算 (&) 遇到 NaN 值会返回 False。然而，在某些场景下，我们希望 NaN 值的处理方式更加灵活，...

1.安装package control：通过控制台执行代码安装包管理器，重启sublime text；2.安装pandas：使用anaconda或命令行运行pip install pandas numpy；3.配置构建系统：创建.sublime-build文件指定p...

本文旨在介绍如何使用 Pandas 处理 DataFrame 中，当多个列包含相同分隔符时，将行进行分割的需求。通过使用 str.split() 和 groupby().ffill() 方法，我们可以高效地将包含分隔符的行拆分为多...