大话 Python：python 操作 excel 系列 -- 数据处理

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发布于: 2021 年 03 月 04 日

数据处理主要是为了在完成数据清洗过程之后，对清洗过后的数据进行整理方便后期的数据汇总、统计等。主要内容有数据的合并、分组、排序等内容操作。

公众号：老王说编程 | 作者：老王

1，导入数据处理 python 库

# 导入 numpy 库，主要用于数据计算
import numpy as np
# 导入 pandas 库，主要用于读取 excel 数据、DataFrame 数据结构的使用
import pandas as pd

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2，DataFrame 数据表合并

# 创建 data1 数据表
data1=pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6,7,8],
"names":['laowang','laowang','laowang','laowang','laowang','laowang','laowang','laowang']})
# 假设已经存在 data2 数据表
# merge() 函数将 data1 和 data2 中共有的数据进行合并，生成新的数据表 data_inner
data_inner = pd.merge(data1,data2,how='inner')

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3，数据表设置索引

# 将 data_inner 数据表中的 id 字段设置为索引列
datainner.setindex('id')

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4，按某字段或索引列进行排序

# data_inner 数据表按 name 字段的列进行排序
datainner.sortvalues(by=['name'])
# 按索引列进行排序
datainner.sortindex()

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5，数据表分组

# 将 name 列等于 'laowang' 的进行高亮展示
datainner['name'] = np.where(dfinner['name'] == 'laowang','high','low')

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发布于: 2021 年 03 月 04 日阅读数: 11

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/987e02bf2bd6203a06f11bc04】。文章转载请联系作者。

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