Python Pandas Studie aktuelle Zusammenfassung

Aggregation nach Elementen

Ich habe verschiedene Dinge ausprobiert, Ich habe mich so beruhigt.

for sp in set(data['Element']):
	df_op = data[data['Element'] == sp]
	com_plot(df_op,sp)　　#Wechseln Sie zu der zu aggregierenden Funktion.

Von einer Datei zu mehreren zu aggregierenden Dateien

Ich hatte den Dateinamen ausgewählt,

• (Sternchen) wird jetzt verwendet.

import glob

print("Beginnen Sie mit dem Lesen der Transaktionsdaten")
csv_name	=	r"Ordner mit Eingabedaten\*.csv"
csv_files	=	glob.glob(csv_name)
list = []

for f in csv_files:
    list.append(pd.read_csv(f, index_col=0).drop(['Payment Number','Refund Number'], axis=1))
df = pd.concat(list)

Da ich mehr als eine auswählen konnte, lassen Sie mich das Datum eingeben und die Bewegungsart ändern

Ändern Sie den Verarbeitungsinhalt, indem Sie "YYMMDD", "YYMM" und "all" eingeben.

• Transaktionsdaten werden nach Datum und Uhrzeit gespeichert, und Ordner werden nach Monat unterteilt Das Funktionsziel zerlegt auch yy, mm und dd vom Eingabedatum.

def main():
	print("Geben Sie das Aggregationsdatum "JJMMTT" oder "JJMM" oder "alle" an.")
	print("Ändern Sie den erfassten Inhalt im Format des Gesamtdatums")
	day = input("Geben Sie das Aggregationsdatum an-> ")
	print("")
	
	if (len(day) == 6):
		print("Datums- und Uhrzeitdatenaggregation")
		df = day_data(day)
		data_plot(df,day,True)
		top_20(df,day)
	elif (len(day) == 4):
		df = o_mon_data(day)
		data_plot(df,day,True)
		top_20(df,day)
	elif (day == all):
		df = month_data()
		data_plot(df,day,False)
	else:
		print("Wiederholen")
		main()

if __name__ == '__main__':
	main()


def day_data(day):
	print("Mit diesem extrahieren →:", day)
	yy = day[:2]
	mm = day[2:4]

Top20 erstellen

Geben Sie TOTAL → sortieren → TOTAL löschen In meiner Umgebung werde ich etwas wütend, wenn ich TOTAK-Zeilen und -Spalten lösche. .. ..

#In absteigender Reihenfolge nach GESAMT sortieren
data.sort_values(['TOTAL'],ascending=False,inplace=True)

#Tauschen Sie die Matrix mit den Top 20 aus
pvtop20=data[:21]

#GESAMT Löschen von Zeilen und Spalten
drop_idx = ['TOTAL']
pvtop20.drop(drop_idx, inplace=True)

drop_col = ['TOTAL']
pvtop20.drop(drop_col, axis=1, inplace=True)

Aus Daten mit demselben Schlüssel verknüpft. Ich sollte ein Diktat verwenden, Die Funktion von Pandas war erstaunlich. .. ..

print(Tägliche Daten + Alpha)
data = pd.merge(df, tenbun_meisai, on=["Schlüssel"])

Obwohl die CSV-Aggregation in Perl die Grundlage der Idee war Ich konnte tun, was ich tun wollte.

tkinter Ich habe vergessen, es zu schreiben, also habe ich es hinzugefügt

import os, tkinter, tkinter.filedialog, tkinter.messagebox

#Dialogfeld zur Dateiauswahl anzeigen
root = tkinter.Tk()
root.withdraw()

#Ich möchte CSV extrahieren, daher wird die Erweiterung als CSV angezeigt
fTyp = [("","*.csv")]

#Geben Sie den Ordner an, in dem die Eingabedatei vorhanden ist
iDir = r'hoge' 

#Auswahl der Eingabedatei
tkinter.messagebox.showinfo('Auswahl des Datenextraktionsziels','Wählen Sie eine Verarbeitungsdatei!')

file = tkinter.filedialog.askopenfilenames(filetypes = fTyp,initialdir = iDir)

list = []
for f in file:
	list.append(pd.read_csv(f, index_col=0).drop(['Payment Number','Refund Number'], axis=1))
df = pd.concat(list)