1.【python床头书系列 Pandas.DataFrame中的源码append方法详解
2.Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）
3.Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
4.Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）
5.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）
6.Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）

【python床头书系列 Pandas.DataFrame中的append方法详解

       Python Pandas中的append方法用于在DataFrame中追加行数据，返回一个新的案例DataFrame。该方法接受其他DataFrame、源码Series或类似字典对象作为参数，案例将数据追加到当前对象的源码末尾。具体流程包括检查参数类型、案例矮子雷源码进行操作、源码数据对齐和返回新对象。案例

       示例代码如下，源码展示了使用append方法追加DataFrame和Series：

       首先，案例创建两个具有相同列名和索引的源码DataFrame对象df1和df2。使用append方法将df2追加到df1的案例末尾，得到新的源码DataFrame df_appended。追加行后的案例结果如下：

       接着，创建一个Series对象series，源码并使用append方法将其追加到df1的末尾，得到新的DataFrame df_appended_series。追加后的结果如下：

       在Pandas源代码中，append方法调用的是_append方法进行实际追加操作。

       欲了解更多详情，请参阅官方文档：

       pandas.DataFrame.append - 官方文档

Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）

       实现功能：

       本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame（Excel）中的某列数值进行替换操作，并提供相关源码和实现效果，旨在帮助您掌握数据处理技巧。

       代码分为以下两种情况：

       1、将A列的数值进行直接替换，例如将A列中的1替换为，3替换为，4替换为

       代码示例：

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 直接替换A列数值

       df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       2、将A列的墓园源码数值进行替换为新的数值（新建新的一列），例如新建E列，将A列中替换为1

       代码示例：

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 创建新列并替换A列数值

       df['E'] = df['A'].replace({ :1})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       实现效果：

       上述代码执行后，将对原始数据文件进行处理，将指定列的特定数值替换为新的数值，并生成更新后的数据文件。通过替换操作，您可以快速调整数据，满足数据分析和处理需求。

Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）

       本文将探讨如何在Python数据分析中，通过循环生成DataFrame，并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。

       案例与代码实现

       首先，假设你有一个数据处理循环，每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表，可以按照以下代码进行操作:

       python

       import pandas as pd

       # 假设你的DataFrame生成函数是generate_df

       for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环

        df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF

        df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表

       这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。

       作者简介

       作为一名数据算法研究者，我曾在读研期间发表过6篇SCI论文，目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码，欢迎关注并与我联系，获取更多实用教程和分享。

Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）

       在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的wao源码多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件，其中包含多个sheet表。

       Excel文件，如同数据库，存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。

       首先，定义excel文件路径，通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后，借助pd.read_excel函数，逐一读取每一个sheet表，并进行后续的统一处理。

       以sheet_name为“ch”的读取结果为例，展示读取后的数据内容。

       作者拥有丰富的科研经历，期间在学术期刊发表六篇SCI论文，专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作，致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创，以简洁的青岛源码方式解释复杂概念，欢迎关注公众号“数据杂坛”，获取更多数据和源码学习资源。

       欲了解更多详情，请参考原文链接。

tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）

       安装平台是一个相对简单的过程，因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装（米筐除外，但不是必需操作）。首先，需要注册账户，尤其是对于学生群体，按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后，打开编译器，比如使用anaconda的jupyter。

       基本操作中，导入tushare和米筐时，通常使用ts和rq作为别名，这会影响到之后代码的缩写。例如，使用tushare获取数据的方法可以是这样的：

       df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')

       这里，ts_code是要分析的股票代码，start_date和end_date是查询的开始和结束日期，fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。

       数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理，是dnfgmphp源码这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程，可以参考官方英文教程或中文翻译版教程，这些教程提供了丰富的学习资源。

       在处理数据时，可以使用pandas进行各种操作，如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如，存储数据到csv文件的代码为：

       df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')

       从csv文件读取数据的代码为：

       pd.read_csv("名字.csv")

       在数据处理中，可以筛选特定条件下的数据，如选择大于岁的人的代码为：

       above_ = df[df["Age"] > ]

       同时，可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时，可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数，根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。

       这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例，帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说，tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题，可以在评论区留言或分享项目难题，以便进一步讨论和提供解决方案。

       再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助，欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。

Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）

       在Pandas库中，loc和iloc是用于数据提取的两种主要函数，它们在不同场景下展现出各自的优势。

       loc函数通过行索引"Index"中的具体值来获取行数据，例如要获取索引为"A"的行数据。

       相反，iloc函数是通过行号来获取数据，若需取第二行的数据，便可以使用iloc。

       本文将详细介绍loc和iloc的五种常见用法，并附上详细代码。

       使用loc和iloc提取行数据

       利用loc和iloc提取列数据

       利用loc和iloc提取特定行和列的数据

       使用loc和iloc提取全部数据

       使用loc函数根据特定数据提取所在行

       同样地，以下几种写法也能实现提取特定行的功能，与第五种方法类似，仅作补充。

       使用loc函数时，当索引相同，可以一次性提取所有相同样本的行数据。这在处理具有特定意义的索引（如人名）时非常有用，可以方便地提取同一个人的多条数据进行分析。然而，若索引没有特定意义且重复，提取的数据可能需要进一步处理，此时可以利用.reset_index()函数重置索引以提高数据处理效率。

实用干货秘籍！最经典的个Pandas数据查询案例，收藏！

       在数据科学领域，Pandas库以其强大的数据处理能力受到广泛青睐。其中，query函数为编写查询过滤条件提供了简洁的途径，特别是在条件复杂时尤为适用。本文整理了个Pandas数据查询案例，掌握这些实例将让您轻松应对任何查询问题。

       首先，让我们加载数据集并进行基本回顾。这里使用了一个 x 的Faker生成数据集，以简化演示。具体源代码将在文末提供。

       Pandas的query函数允许根据条件提取记录，返回一个新的DataFrame。它将字符串形式的条件或条件组合作为输入，无需考虑复杂的括号嵌套，简化了查询编写过程。相较于.loc和.iloc属性的行和列标签或索引提取，query提供更灵活的查询方式。

       在后端，Pandas使用eval()函数解析并求值查询表达式，返回满足条件的数据子集或记录。这意味着过滤DataFrame时，只需指定条件即可。

       接下来，我们通过具体实例深入探索query函数的使用。

       使用单一条件进行过滤

       在单个条件下进行过滤时，只需在query函数中指定一个条件表达式。返回结果将包括该条件评估为真的所有行。

       示例1: 提取数量为的所有行。逻辑表达式可以写为"数量 == "，代码如下：

       输出：包含数量为的所有行。

       若在同一列中加入更多条件，query函数同样简便，只需在表达式中添加更多条件即可。

       在多个条件过滤

       使用query函数可以方便地过滤多个条件。只需在表达式中指定两个或多个条件。

       示例2: 查询数量为且单位价格为的记录。条件表达式为"数量 == AND 单位价格 == "。代码如下：

       输出：返回满足两个条件的所有记录。

       这里展示了query函数在处理复杂条件时的优势。

       文本过滤

       对于文本列，查询条件是列名与字符串的比较。只需在query表达式中指定字符串。

       示例5: 获得状态为"未发货"的所有记录，表达式为"状态 == '未发货'"。

       输出：返回所有包含"未发货"状态的记录。

       数学计算

       query函数还支持数学运算，可以在表达式中进行加、减、乘、除等操作，甚至平方、开方等更复杂的数学计算。

       示例6: 对数量列进行平方操作的查询。

       输出：返回所有满足平方数量条件的记录。

       示例7: 在同一列或不同列上进行复杂计算。

       输出：返回满足特定数学条件的记录。

       内置函数

       Python内置函数如sort()、abs()、factorial()、exp()等，可在query表达式中使用，增加查询功能的灵活性。

       示例8: 查询单位价格平方根超过的记录。

       输出：返回单位价格平方根大于的记录。

       示例9: 将函数与数学运算结合使用。

       输出：返回满足特定组合条件的记录。

       日期时间列过滤

       查询日期时间列时，只需确保列的数据类型为dateTime [ns]，Pandas将提供灵活的日期时间过滤功能。

       示例: 获取八月份的所有记录。

       输出：返回八月份的所有记录。

       总结，query函数的使用让Pandas数据查询变得更加高效和灵活。通过掌握上述实例，您将能更熟练地应用query函数解决各种查询需求。掌握Pandas的query功能，将极大地提升您的数据处理效率。

       Python资料获取：[链接]

Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）

       本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现：

       首先，创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中，分别命名为Sheet1和Sheet2。最后，运行代码后，会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。

       运行示例代码，你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件，该文件包含df1和df2的数据。

       本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写，目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛"，获取更多内容。

       原文链接：Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）