数据清洗

csv.DictReader和DictWriter通过字典操作提升CSV读写效率。1. DictReader按字段名读取，支持手动指定表头、处理缺失或多余列；2. DictWriter写入时需调用writeheader()，注意newline=”避免空行，并可控制缺失键行为；3. 中文处…

掌握Python数据分析需先学习基础语法，再重点掌握Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn四大库，通过Anaconda快速搭建环境，结合Kaggle等平台实战项目，培养数据清洗、探索性分析、可视化及统计思维，逐步构建完整分析流程。 想用Python做数据分析，关键在于掌握正确…

本文旨在解决pandas dataframe中对包含混合数据类型（如字符串数字、纯文本和列表）的行进行求和时，`df.sum(numeric_only=true)`方法可能导致结果为零的问题。我们将详细探讨`numeric_only`参数的工作原理，并提供一个健壮的解决方案，利用`pd.to_num…

本文详细介绍了如何使用%ignore_a_1%的csv模块处理大规模csv文件中常见的列数不一致和unicodedecodeerror问题。通过示例代码，演示了如何准确识别并报告不符合预期列数的行，包括逐行报告和将连续的异常行合并为范围报告的两种策略。教程强调了csv模块的优势、正确的文件编码处理以…

手动拼接字符串来生成csv行是一种常见的错误源，尤其当数据字段本身包含逗号或特殊字符时，极易导致格式错乱。本文将深入探讨手动csv写入的陷阱，并推荐使用python标准库中的csv模块，通过其自动引用和转义机制，确保数据以正确的csv格式写入，从而避免数据字段混淆的问题。 手动CSV拼接的陷阱 在处…

本文详细介绍了如何利用Pandas库中的`pivot`函数，将包含多行页面级别信息的原始数据高效地重塑为以列形式展示页面数据的结构。通过指定索引、列和值参数，结合`add_prefix`、`reset_index`和`rename_axis`等方法，可以实现将特定行数据转置为新列，并自定义列名，从而…

Python包含多种基本数据类型：1、数字类型（int、float、complex）用于数值运算；2、字符串（str）表示文本，支持切片与拼接；3、列表（list）为有序可变集合，支持增删改查；4、元组（tuple）有序不可变，可用于字典键；5、字典（dict）存储键值对，键需不可变；6、集合（se…

本文详细介绍了如何使用pandas的`pivot`函数将行级别的数据（例如按页码分布的报告信息）高效地转换为列级别格式。通过一个具体的示例，文章演示了如何利用`index`、`columns`和`values`参数进行数据透视，并结合`add_prefix`、`reset_index`和`renam…

本文将深入探讨在pandas dataframe中将多对相关列（如`right_count`, `right_sum`, `left_count`, `left_sum`）高效重塑为更紧凑长格式（如`side`, `count`, `sum`）的多种方法。我们将介绍基于multiindex和`sta…

在 Python 中，filter() 函数是一个内置函数，用于从可迭代对象中筛选出满足条件的元素。它的基本语法是： filter(function, iterable) 返回一个迭代器，包含原序列中使 function 返回 True 的元素。下面介绍几种常见的 filter() 使用方式。 1.…