import pandas as pd import numpy as np # 用pandas科学数据库 *** 作excel # 用pandas的二维数组做除法运算,替换inf,过滤inf等 *** 作 df = pd.Dataframe({"col": [-1, 2, 3]}) df["new_col"] = df["col"]/0 print(df) # numpy把-inf 和 inf 替换成 0 print("**************************") df_re = df["new_col"].replace([np.inf, -np.inf], 0) print(df_re) # 生成新的一列, df["new_col_inf"] df["new_col_inf"] = df["new_col"].replace([np.inf, -np.inf], 0) print(df) # 过滤掉列表中是inf的行(也可以用==什么值,的行查询出来) print("************************") delete_inf = pd.Dataframe({"col": [-1, 2, 3]}) delete_inf["now_inf_yu"] = delete_inf["col"] / 0 delete_value_str = delete_inf[delete_inf["now_inf_yu"] != np.inf] print(delete_value_str)2、 2.1、用pandas科学数据库生成二维excel
2.2、用pandas的merge函数来实现excel中VLOOKUP函数
2.3、填充空值函数fillna,不会改变原来的数据源
import pandas as pd import numpy as np # 用pandas科学数据库生成二维excel # 用pandas的merge函数来实现excel中VLOOKUP函数 # 填充空值函数fillna,不会改变原来的数据源 pd1 = pd.Dataframe({"姓名": ["张剑", "李峰", "王帅"], "成绩": [95, 98, 89]}) print(pd1) # 生成的数据保存在excel中 pd1.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/456999/2022/3z/202201101003.xlsx") print("******************************") pd2 = pd.Dataframe({"姓名": ["张剑", "李红", "王帅"]}) print(pd2) pd2.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/456999/2022/3z/202201101013.xlsx") print("********************************") # 用python实现,VLOOKUP函数的功能 df = pd.merge(pd2, pd1, on="姓名", how="left") print(df) df.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/456999/2022/3z/202201101024.xlsx") # 填充空值 tc_df = df.fillna("空值") print(tc_df) tc_df.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/456999/2022/3z/202201101031.xlsx")
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