Pandas

Пн ноя 27, 2023 1:53 pm

Сегодня
Выводит текущую дату и время.

Statement['UploadDate'] = pd.Timestamp.now()

Убрать NULL
Заменяет пустые значения нулем (или другим значением).

Statement = Statement.fillna(0)

Убрать первую строку датафрейма
Убирает первую строку фрейма (например, при загрузке Эксель файла, можно убрать заголовок).

Statement = Statement.iloc [1: , :]

Задать тип значения
Переопределяет тип на нужный (float, str и т.д.)

Statement['Payments'] = Statement['Payments'].astype(float)

Длина строки
Определяет длину строки

Statement["CODE"] = Statement["Project"].str.len()

Обрезка текста
Обрезает первые 5 (или любое количество) символов справа.

Statement['CODE'] = Statement["Project"].str[:5]

Замена текста
Замена значений в колонке по условию. Замена 202307-202309 на 3К23.

Statement1.loc[Statement1['StatementPeriod'] == '202307-202309', 'StatementPeriod'] = "3К23"

Фильтр датафрейма
Отфильтровать датафрейм по значению в колонке.

Statement1 = Statement1[Statement1['Project'] == '123654']

Чтение Эксель
Загрузить Эксель файл.

file = pd.read_excel(r'C:\Продажи таблица.xlsx', usecols = "A,B,C")

Помещаем данные в датафрем.

Salesdf = file.rename(columns={ file.columns[0]: "City" , file.columns[1]: "Client", file.columns[2]: "Amount" })

Удалить часть строк в Clickhouse по условию

Код: Выделить всё

client.execute('''DELETE FROM Sales1 WHERE Client LIKE '%ИП Иванова%'; ''')

Сводная таблица
Сводный датафрейм

Corrections = pd.pivot_table(Corrections, index= ['CorrCompany','CorrPeriod','CorrINN','CorrProject''], aggfunc=np.sum).reset_index()

Округление

Код: Выделить всё

df7['ClosingBalance'] = np.round(df7['ClosingBalance'],2)

Левое соединение
Аналог левого соединения (LEFT JOIN). Для объединения датафреймов в один.

df = df.merge(df1, left_on=['Agr'], right_on=['AgrID'], how='left')

Объединение
Аналог UNION ALL

projects = pd.concat([DataFrame1,DataFrame2,DataFrame3])

Задать дату
задает конкретное значение даты для поля

Statement['UploadDate'] = pd.Timestamp('2023-05-19 00:00:00')

Сохранить Excel
Сохранить датафрейм в Эксель.

CONSO.to_excel(r"/output.xlsx")

Удалить NULL строки
Все

df.dropna()

Только по столбцу

Q422 = Q422.dropna(subset=['StatementPeriod']) –только по столбцу

Минимальное значение
Находит минимальное значение в колонке

Sales['MinDate'] = Sales['Date'].min()

Удалить часть строк в Clickhouse по условию с вложенным запросом

DELETE FROM Sales WHERE Date IN (SELECT Date FROM Sales);