pythondf

㈠ python中，def定义函数的参数的值怎么确定比如所示代码中，df的值为多少

这两个看起来输出结果一样，但是内涵是完全不一样的
return的作用之一是返回计算的值
print的作用是输出数据到控制端
第一段代码中输出的数据是add（x,y）这个函数的返回值，这段代码只有一次输出
第二段代码输出的数据是有print z这一句来实现的，因为函数中没有定义返回值，所以print add(x,y)输出的是一个空的字符，所以这儿有两次的输出

㈡ python我想选出df的某几列，这几列的列名存在list里面，代码怎么写最简便

这么简单。。。。
a = df.loc[:, ls]

㈢ Python中def dayUP(df)中的df是什么意思

你这是定义了一个函数，df是该函数的变量，是你自己设置的变量名，所以df的意思只有你自己知道啊。

㈣ python pandas怎么输出结果

本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：

一、 创建对象
可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。
1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引：

2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame：

3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame：

4、查看不同列的数据类型：

5、如果你使用的是IPython，使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列，下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集：

二、 查看数据
详情请参阅：Basics Section

1、 查看frame中头部和尾部的行：

2、 显示索引、列和底层的numpy数据：

3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总：

4、 对数据的转置：

5、 按轴进行排序

6、 按值进行排序

三、 选择
虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场，但是作为工程使用的代码，我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。
l 获取
1、 选择一个单独的列，这将会返回一个Series，等同于df.A：

2、 通过[]进行选择，这将会对行进行切片

l 通过标签选择
1、 使用标签来获取一个交叉的区域

2、 通过标签来在多个轴上进行选择

3、 标签切片

4、 对于返回的对象进行维度缩减

5、 获取一个标量

6、 快速访问一个标量（与上一个方法等价）

l 通过位置选择
1、 通过传递数值进行位置选择（选择的是行）

2、 通过数值进行切片，与numpy/python中的情况类似

3、 通过指定一个位置的列表，与numpy/python中的情况类似

4、 对行进行切片

5、 对列进行切片

6、 获取特定的值

l 布尔索引
1、 使用一个单独列的值来选择数据：

2、 使用where操作来选择数据：

3、 使用isin()方法来过滤：

l 设置
1、 设置一个新的列：

2、 通过标签设置新的值：

3、 通过位置设置新的值：

4、 通过一个numpy数组设置一组新值：

上述操作结果如下：

5、 通过where操作来设置新的值：

四、 缺失值处理
在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中，详情请参阅：Missing Data Section。
1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝：、

2、 去掉包含缺失值的行：

3、 对缺失值进行填充：

4、 对数据进行布尔填充：

五、 相关操作
详情请参与 Basic Section On Binary Ops
统计（相关操作通常情况下不包括缺失值）
1、 执行描述性统计：

2、 在其他轴上进行相同的操作：

3、 对于拥有不同维度，需要对齐的对象进行操作。Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播：

Apply
1、 对数据应用函数：

直方图
具体请参照：Histogramming and Discretization

字符串方法
Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法，可以很容易的应用到数组中的每个元素，如下段代码所示。更多详情请参考：Vectorized String Methods.

六、 合并
Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series，DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅：Merging section
Concat

Join 类似于SQL类型的合并，具体请参阅：Database style joining

Append 将一行连接到一个DataFrame上，具体请参阅Appending：

七、 分组
对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：
（Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；
（Applying）对于每组数据分别执行一个函数；
（Combining）将结果组合到一个数据结构中；
详情请参阅：Grouping section

1、 分组并对每个分组执行sum函数：

2、 通过多个列进行分组形成一个层次索引，然后执行函数：

八、 Reshaping
详情请参阅 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。
Stack

数据透视表，详情请参阅：Pivot Tables.

可以从这个数据中轻松的生成数据透视表：

九、 时间序列
Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能（如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据）。这种操作在金融领域非常常见。具体参考：Time Series section。

1、 时区表示：

2、 时区转换：

3、 时间跨度转换：

4、 时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。

十、 Categorical
从0.15版本开始，pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据，详细 介绍参看：categorical introction和API documentation。

1、 将原始的grade转换为Categorical数据类型：

2、 将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称：

3、 对类别进行重新排序，增加缺失的类别：

4、 排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行：

5、 对Categorical列进行排序时存在空的类别：

十一、 画图
具体文档参看：Plotting docs

对于DataFrame来说，plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法：

十二、 导入和保存数据
CSV，参考：Writing to a csv file
1、 写入csv文件：

2、 从csv文件中读取：

HDF5，参考：HDFStores
1、 写入HDF5存储：

2、 从HDF5存储中读取：

Excel，参考：MS Excel
1、 写入excel文件：

2、 从excel文件中读取：

来自为知笔记(Wiz)

㈤ python安装pandas报错

我是通过以下的方法，安装成功的，你可以试试。 两种方法都可以安装成功。

Pandas安装失败的解决办法

㈥ python 安装pandas

下载pandas包超时了,重新pip一下即可，经常在pypi出现这个问题，特别是包大小比较大的时候，确保你的网络稳定和网速。

㈦ 如何优雅的安装Python的pandas

直接安装一个Anaconda吧，这个软件集成了很多python的库，包括pandas，用python做数据分析的很多人都用这个。

㈧ 关于python中df数字组成文本导出到excel

试试float_format，大概是这样：

df.to_excel(xlsx,index=False,sheet_name='sheet1',float_format='%11.1f',
columns=[...])

%11.2f就是精确2位小数点

㈨ 如何安装python pandas

1、首先去官网下载一个indivial edition个人版安装文件。anaconda

2、安装anaconda3，以下过程中勾选两项并安装直到完成：

3、配置默认保存目录

在cmd下，首先输入jupyter notebook –generate-config，此命令会在C:UsersAdministrator.jupyter目录下生产一个jupyter_notebook_config.py文件，打开此文件，找到#c.NotebookApp.notebook_dir=’’改为自己要保存文件的目录，并将前面的#去掉。

在cmd中运行jupyter notebook，会在浏览器中显示jupyter的界面，浏览器中地址是：http://localhost:8888/tree

㈩ Python中print(df.head()) 是什么意思

df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据，比如，最简单的一个实例：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'C:UsersShanDesktopx.xlsx')
print(df.head())

df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并默认输出之后的五行，在head后面的括号里面直接写你想要输出的行数也行，比如2，10，100之类的。

excel表：