dataframe数据类型转换

Python小工具:把jupyter notebook数据直接输出到excel

前言许多用Python做数据工作的小伙伴很喜欢jupyternotebook环境，因为它可以分块执行：可以一块块代码执行并输出结果后来，vscode上也支持这种环境：而我经常在双屏下工作，非常希望可以在一个屏幕输入代码，另一个屏幕查看数据，特别是表数据。可惜的是以上两种工具都没法支持双屏...

Python教程(二十九):JSON数据处理

今日目标o理解JSON格式的特点和用途o掌握Python中JSON的序列化和反序列化o学会处理复杂的JSON数据结构o了解JSON在WebAPI中的应用JSON简介JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，具有以下特点：o人类可读：格式简...

Python 数据转换踩坑实录:5 个项目中必遇的坑，附现成解决方案

做数据处理的同学应该都懂：80%的时间都耗在数据清洗上，而其中一半的麻烦都来自数据转换。明明看着简单的类型转换，一到实际项目里就各种报错，今天就把我踩过的坑和解决方案整理出来，新手看完直接抄作业！一、字符串转数字：看似简单的ValueError陷阱上周帮运营处理销售数据时，Excel里的金额...

Pandas学习笔记-了解DataFrame（pandas dataframe map）

前言本教程使用工具为Anaconda，推荐一本书《Python数据分析-活用pandas库》学习概要importpandasaspd:将pandas包导入并重名为pdpd.read_excel：读取excel文件DataFrame属性iloc:用整数下标取DataFrame...

SparkSQL——DataFrame的创建与使用

本文主要从以下几个方面介绍SparkSQL中的DataFrame:第一，SparkSQL的作用第二，什么是DataFrame第三，DataFrame与RDD的区别第四，DataFrame的创建与使用（Spark1.x与Spark2.x两种不同版本）第一，SparkSQL的作用SparkSQL是sp...

三十五、SparkSQL: RDD、DataFrame和Dataset的关系

在SparkSQL中，在Spark1.3版本时为SparkSQL提供了一种新的数据集结构DataFrame,而从Spark1.6开始提供了一种新的弹性的、懒执行的、分布式的抽象数据集Dataset，那么它与RDD之前有着什么样的关联呢？来看看源码中的介绍：1.RDD、DataFrame和Datas...

Python 数据转换实用技巧:3 分钟搞定杂乱数据，新手也能学会

你是不是也遇到过这种情况：好不容易收集到数据，却因为格式乱七八糟没法分析——日期格式五花八门，金额里混着各种符号，想算个平均值都难。其实，用对Python数据转换技巧，这些问题都能轻松解决。今天就分享几个超实用的方法，新手也能直接套用。一、数据类型转换：别让类型错误拖后腿拿到数据先检查类型，...