Pandas 常用操作

大小写转换

  • 索引大写

    pd_target.columns = [x.upper() for x in list(pd_target)]
  • 列内容大小写转换:

    df2["city"]=df2["city"].str.lower()  #转换成全小写
    df2["city"]=df2["city"].str.upper()  #转换成全大写
    df2["city"]=df2["city"].str.title()  #转换成首字母大写

数据CRUD

  • 根据条件筛选并修改

    pd_base.loc[(pd_base['筛选列A']==0 &(pd_base_csv['筛选列B']!='0')),['目标列C', '目标列D']]='NULL'
  • 按Rank排序

    pd_mongo_base['复测'] = pd_mongo_base['TestTime'].groupby(pd_mongo_base['SN']).rank(ascending=1, method='first')

    SN分组排序TestTime

数据合并

  • 横向合并

    pd_result = pd.concat(list_mongo_lefts, ignore_index=True)

    其中list_mongo_lefts存放着要合并的pandas, ignore_index=True表示忽略索引合并


未完待续...

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