Python cvs补全数据

以下是Python cvs补全数据的方法：

1. 使用函数pivot_table实现透视表

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

df = pd.read_csv('/Users/zhangyu/Desktop/type.csv',low_memory=False)
pd.pivot_table(df,index=['type_id','type_name'])

2. DataFrame对结果集进行merge的时候，要有相同的columns，不然结果是空的

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame

df1 = DataFrame({'key':['X','Y','Z'],'data_set_1':[1,2,3]})
df2 = DataFrame({'key':['X','B','C'],'data_set_2':[4,5,6]})
pd.merge(df1,df2)

相关问题

python cvs 数据清洗

在Python中，你可以使用`csv`模块来读取和处理CSV文件。下面是一个简单的例子来演示如何进行CSV数据清洗：

import csv

def clean_data(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', newline='') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        next(reader)  # 跳过标题行
        cleaned_data = []
        for row in reader:
            # 根据需要进行数据清洗操作
            cleaned_row = []
            for item in row:
                # 清除不需要的空格或特殊字符
                cleaned_item = item.strip()
                # 具体的清洗逻辑根据你的需求来编写
                # 例如，删除无效数据或进行格式转换等操作
                if cleaned_item.isdigit():
                    cleaned_item = int(cleaned_item)
                cleaned_row.append(cleaned_item)
            cleaned_data.append(cleaned_row)

    with open(output_file, 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerows(cleaned_data)

# 用法示例
clean_data('input.csv', 'output.csv')

以上代码将从名为`input.csv`的文件中读取数据，并将清洗后的数据写入到名为`output.csv`的文件中。你可以根据具体的需求修改数据清洗的逻辑。

python123cvs格式数据清洗

如果你想对CVS格式的数据进行清洗，可以使用Python的pandas库。以下是一些基本的清洗步骤：

1. 导入pandas库并读取CVS文件

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 查看数据

print(df.head()) # 查看前五行
print(df.tail()) # 查看后五行

3. 删除重复行

df.drop_duplicates(inplace=True)

4. 处理缺失值

df.dropna(inplace=True) # 删除包含缺失值的行
df.fillna(0, inplace=True) # 将缺失值替换为0

5. 修改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

6. 修改数据类型

df['column_name'] = df['column_name'].astype('int') # 将列转换为整数类型

7. 保存数据

df.to_csv('clean_data.csv', index=False) # 保存清洗后的数据

以上是一些基本的清洗步骤，你可以根据具体情况进行调整和扩展。