new_data=xxx[xxx['商家店名']=='万代官方旗舰店'] new_data['商家店名'].unique() new_data.to_csv('D:\DSSJHGL\baogao\xxx.xls',index=False,encoding='utf-8') xxx.head()
时间: 2024-01-24 21:04:16 浏览: 32
好,让我来解释一下这段代码的作用。
这段代码的主要作用是从一个数据框中筛选出商家店名为“万代官方旗舰店”的数据,并将结果存储到一个新的数据框new_data中。然后,代码通过调用pandas库的unique()函数,获取new_data数据框中“商家店名”这一列的唯一值,并将结果打印出来。接下来,使用pandas库的to_csv()函数,将new_data数据框中的数据保存为一个名为“xxx.xls”的Excel文件,并存储到“D:\DSSJHGL\baogao\”目录下,编码方式为utf-8。最后,通过调用xxx.head()函数,查看原始数据框xxx中的前5行数据。
需要注意的是,这段代码中的“xxx”是一个数据框的名称,具体是什么数据框需要根据实际情况来确定。
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解释一下代码new_data = pd.DataFrame(new_col).T new_data.columns=new_col_name new_data_all = new_data.dropna(axis=1)
这段代码是对数据进行处理的过程。首先,使用pd.DataFrame()函数将一个名为new_col的列表转换为DataFrame对象,并通过.T方法进行转置,将列变为行。然后,通过给新的DataFrame对象设置列名new_col_name,将新的列名赋值给new_data的columns属性。接下来,使用dropna()方法对new_data进行处理,将所有带有缺失值的列删除,并将处理后的结果赋值给new_data_all变量。该操作通过指定axis=1参数来删除列中含有缺失值的部分。最终,new_data_all将是一个没有缺失值的数据集。
data = data._append(new_data,ignore_index=True)
这是一个 Pandas 库中的 DataFrame 对象的方法,用于将新的数据行添加到现有的数据中。其中,参数 `new_data` 是要添加的新数据,参数 `ignore_index` 是一个布尔值,用于指定是否忽略现有索引并为新数据创建一个新的整数索引。如果设置为 True,则会为新数据创建新索引;如果设置为 False,则新数据将保留其原始索引。该方法会返回一个新的 DataFrame 对象,其中包含旧数据和新数据。