原创 ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nd method Series.min of 0
記錄一個小錯誤 在計算df['YearMonth'].min()的時候 忘記了()，當加上()後即可
2019-09-04 02:02:18
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原创 python的編碼與解碼
編碼：將字符串變成計算機的字節碼 解碼：將計算機的字節碼改成字符串 代碼: a = 'abcd' # 編碼： code = a.encode("UTF-8") print(code) # 解碼: test = code.decode(
2019-09-03 03:34:17
原创 dataframe按季度分類(將年月改爲季度)
前幾天在寫處理數據的時候，給的日期格式是201701，但是需求要按季度分 所以最好的方法是重新加入一列，列名爲Quarter 首先設置映射字典 dic = { "2017-01": "17Q1", "2017-02":
2019-09-03 03:34:17
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原创 《算法導論》2.2選擇排序python實現
def choose_sort(A): for i in range(0, len(A)): min = A[i] min_index = i for j in range(i,
2019-09-03 03:34:17
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原创 《算法導論》2.1插入排序python實現
def insertion_sort(A): for j in range(0, len(A)): key = A[j] i = j - 1 while i > -1 and A[
2019-09-03 03:34:17
原创 pandas 寫入保存csv時注意事項
1.一定要記住index=None df.to_csv(filename1, index=None) 不然寫出的csv文件會多一列來表示索引 2.fillna("unknown")，很多情況下我們都不知道文件是否爲空，如果有空值的話再gr
2019-09-03 03:34:17
原创 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
這個錯誤的原理是在副本上進行了修改，這是不安全的 在得到列名的那裏加上copy()就可以了 例如 df_A = df_B.copy 原因是一般pandas處理都是深拷貝，因爲一般的數據量都比較大，都進行淺拷貝的話處理時間太久，所以在深拷貝
2019-09-03 03:34:17
原创 dataframe黑名單操作
最近在工作的時候遇到了一個問題，要求把dataframe中userid在黑名單中的id全部刪除 一開始想着用差集做，但是後面覺得可能原來的dataframe中可以會有userid出現過兩次，所以放棄 但是想出的新方法也不慢，直接上代碼 d
2019-08-23 03:18:54
原创 python 查看元素是否在列表中
一般情況下，直接用in list就可以 但是昨天在工作的時候，發現當list過大的時候特別耗時間 例子:將dataframe中id在黑名單中的id都設置爲0 df['UserID'] = df['UserID'].apply(lambda
2019-08-23 03:18:54
原创 ValueError: Shape of passed values is (6, 3), indices imply (6, 6)
他需要6列6行，但是隻給了6列3行。 一般情況看看自己的創建dataframe是否有錯誤 pdd_annual_transaction_value = pd.DataFrame([[pdd_201701_201712[0], pdd_2
2019-08-23 03:18:54
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原创 python分組後對前百分之二十的數字聚合
這幾天實習的時候寫了一大堆pandas處理數據的任務，但是真正卡住人的其實很少，但是唯獨這個需求卡了我很久 具體的內容是:算出年齡最大的百分之二十的人的年齡佔總年齡的比例 當時數據量幾個g，所以你也不知道每個城市有多少人，所以情況會比例子
2019-08-23 03:18:54
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原创 AttributeError: type object 'array.array' has no attribute 'array' 問題解決
最近在學習《流暢的python》的這本書的時候遇到了這個問題 下面是源代碼： import pandas as pd from array import array from random import random numbers
2019-08-23 03:18:54
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原创 (pandas學習)對列求和
這幾天在學習的時候突然忘記怎麼對列求和了，然後百度的時候全是一樣的抄書的，服氣了，我只是要求個和 直接上代碼 df1['age'].sum() df1表示dataframe， age表示選擇的列
2019-08-23 03:18:54
原创 (pandas學習)對dataframe用to_excel輸出表格的格式修改
這幾天再寫一個腳本，從數據庫中提取數據，轉成dataframe然後清洗，最後轉成excel，然後再調用函數將其發送給客戶，但是這一此可以對excel的表格有特殊的需求，這就難倒我了，只不過爆肝後還是解決了方法 首先是xlsxwriter類
2019-08-02 04:08:49
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原创 pandas將dataframe的小數修改成百分比
df1_1.applymap(lambda x :'%.2f%%' % (x*100)) 1.原始代碼和顯示 2.使用applymap函數 df1 = df1.applymap(lambda x: '%.2f%%' % (x
2019-08-01 04:00:30
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