大家好，在三月初，我曾给大家分享过一份Matplotlib绘图小抄，详见昨天在面向GitHub编程时，无意发现了Pandas官方竟提供了同款小抄，项目地址如下https://github.com/pandasdev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/PandasCheatSheet.pdf可以看到这份小抄提供了PPT和P

(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/f5b70d401be96176067dfe8304143ead.png)大家好！欢迎来到「Pandas案例精进」专栏今天分享的是一个之前的案例，里面涉及的方法可能有些过时，但处理思想仍有较高的参考价值。Pandas案例需求

Pandas数据载入与预处理对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件

熟练掌握pandas函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。pandas还有很多让人舒适的用法，这次就为大家介绍5个pandas函数！本文来源towardsdatascience，作者SonerYıldırım，由Python大数据分析编译。1\.explodeexplode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同

read\_html()的基本语法及其参数：pandas.read_html(io,match'.',flavorNone,headerNone,index_colNone,skiprowsNone,attrsNone,parse_datesFalse,thousands',',encodingNone,

导读Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。腾讯课堂|

importpandasaspddfpd.DataFrame({"month":1,4,7,10,"year":2012,2014,2013,2014,"sale":55,40,84,31

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。通过pandas读取excel数据，其中两列是交易的备注信息，对A列数据筛选并把结果输出到C列。如果A列中有二、实现过程这里【东哥】给了一个

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。我之前用过xls，现在练习pandas：目前导入的xls文件，数字和日期都是文本格式，到df3都正常，但df4报错，df4是算加权平均。下图

大家好，我是皮皮。一、前言还是昨天的那个网络爬虫问题，那个粉丝说自己不熟悉pandas，用pandas做的爬虫，虽然简洁，但是自己不习惯，想要在他自己的代码基础上进行修改，获取数据的代码已经写好了，就差存储到csv中去了。他的原始代码如下：pythonim