pandas清空记录

可以使用pandas的drop方法来删除记录，也可以使用pandas的empty方法来清空记录。使用empty方法可以将DataFrame对象的所有记录清空，但是保留列名和数据类型。具体操作如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5,6]})
print(df)

# 清空记录
df = df.iloc[0:0]
print(df)

这里的iloc[0:0]表示选取DataFrame对象的前0行，即清空所有记录。注意，这种方法会改变原始DataFrame对象，如果需要保留原始数据，可以将清空后的数据保存到新的DataFrame对象中。

相关问题

def show_query1_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无员工工资记录") return # 清空表格 self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query1_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels( ["员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量（KG）", "效率（每小时KG）", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"]) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.query1_window.show()怎么根据输入ID展现数据并且有下载按钮可以下载展现的数据

你可以在这段代码中添加一个 QLineEdit 组件，用于输入员工的 ID。然后，在查询数据时，可以根据输入的 ID 进行筛选，只显示对应员工的数据。

为了添加下载按钮，你可以在 UI 界面上添加一个 QPushButton 组件，并将其命名为 download_button。然后，在 show_query1_result 函数中，连接 download_button 的 clicked 信号到一个新的函数 on_download_button_clicked。在这个新函数中，你可以实现将当前展示的表格数据导出为 CSV 或 Excel 文件，提供给用户下载。

下面是修改后的代码示例：

from PyQt5.QtWidgets import QLineEdit, QPushButton, QFileDialog
import pandas as pd

...

def show_query1_result(self):
    # 获取输入的员工 ID
    employee_id = self.query1_window.id_input.text()

    # 构造查询 SQL
    db_sql = f"""
        SELECT *
        FROM jj_tset
        WHERE 员工ID={employee_id}
    """

    ...

def on_download_button_clicked(self):
    # 获取当前展示的表格数据
    table_data = []
    for row in range(self.query1_window.table_widget.rowCount()):
        row_data = []
        for col in range(self.query1_window.table_widget.columnCount()):
            item = self.query1_window.table_widget.item(row, col)
            row_data.append(item.text() if item is not None else "")
        table_data.append(row_data)

    # 将数据转换为 DataFrame
    df = pd.DataFrame(table_data, columns=[
        "员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量（KG）", 
        "效率（每小时KG）", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"
    ])

    # 弹出文件保存对话框，让用户选择保存路径
    file_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName(
        None, "选择保存路径", ".", "CSV 文件 (*.csv);;Excel 文件 (*.xlsx)"
    )
    if file_path:
        # 根据文件类型导出数据
        if file_path.endswith(".csv"):
            df.to_csv(file_path, index=False)
        elif file_path.endswith(".xlsx"):
            df.to_excel(file_path, index=False)

注意，在这段代码中，我们使用了 pandas 库将表格数据转换为 DataFrame，这样可以方便地将数据导出为 CSV 或 Excel 文件。同时，我们也使用了 QFileDialog 组件，让用户选择保存文件的路径和格式。

Python怎么清理初始数据和结果

清理初始数据和结果可以采用以下方法：

1. 删除不必要的变量和数据结构：利用del语句删除不必要的列表、元组、字典和变量等。

2. 去掉垃圾字符和重复记录：对于文本数据，可以使用正则表达式或字符串处理函数去除垃圾字符和空白字符。对于重复记录，可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数删除。

3. 清除缺失值和异常值：在数据分析和机器学习中，缺失值和异常值可能会影响结果的准确率，可以使用pandas库中的fillna()函数或dropna()函数删除缺失值，使用pandas库中的describe()函数或箱线图等方法检测并处理异常值。

4. 清除无用的输出：对于程序输出的无用信息，可以使用print()函数调试时输出，但在正式发布时删除。

5. 清理临时文件和数据：在程序运行中可能会生成临时文件和数据，可以使用os库中的remove()函数或shutil库中的rmtree()函数删除。

6. 清空内存和关闭资源：在程序结束前，清空内存和关闭资源可以释放系统资源，提高系统性能。可以使用del语句清空变量和引用对象，使用os库中的close()函数或with语句关闭文件和网络连接等。