• python pandas学习记录


    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    
    loginData = pd.read_excel("login0801.xlsx")
    #把空填0
    loginData=loginData.fillna(0)
    print(loginData.head(10))

    loginData=loginData[['user_id','1L','2L','3L','4L','5L','6L','7L']]
    #df.sum(axis=0):求和,默认对每一列求和;axis=1表示对每一行求和。
    loginData=loginData.set_index('user_id')
    loginData['count']=loginData.sum(axis=1) 
    print(loginData.head(10))
    #显示所有count的统计结果 #print(loginData['count'].value_counts())

     

     

    #显示0和7的统计
    df0=loginData[loginData['count'].isin([0,7])]
    print(df0.shape[0])
    #每个月都登录的店铺数
    df1=loginData[loginData['count'].isin([7])]
    print(df1.shape[0])

    #去掉0和7的显示
    #df3=loginData[~loginData['count'].isin([0,7])]

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import datetime
    #查询
    loginData = pd.read_excel("login_0729.xls")
    #未null补0
    loginData=loginData.fillna(0)
    
    # 将数据类型转换为日期类型
    loginData['date']=pd.to_datetime(loginData['login_date']).dt.normalize()
    # 将date设置为index
    loginData=loginData.set_index('date')
    
    #loginData.to_excel("a.xlsx")
    
    #输出2020-06-28到2020-07-28 的数据
    #print(loginData.loc['2020-06-28':'2020-07-29'].head(10))
    
    endData=loginData.loc['2020-06-28':'2020-07-29']
    
    #print(endData.head(10))
    
    #根据店铺和时间分组
    #shop_data_group=endData.groupby(["shop_id","date"])
    
    #print(shop_data_group.head(10))
    
    #获取对应的用户ID
    userData= pd.read_excel("user.xlsx")
    userData=userData[['userId','shop_id']]
    #参考Excel的vlookup 把a表和b表同shopid数据 b复制到a
    df = pd.merge(endData, userData, how='left', on=['shop_id'])
    
    
    #df.to_excel("a2.xlsx")
    
    #根据店铺和时间分组
    df2=df.groupby(["shop_id","date"])
    
    df2.to_excel("a2.xlsx")
    
    #print(df.head(10))
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lanliying/p/13426590.html
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