1 Pandas 如何进行字符串分割：

	data['site'] = data['site'].str.split('').str[1:5]     #注意后面的str是中括号

2 Pandas如何对一列相同的进行统计个数

	data = data['site'].str.split('').str[1:5].value_counts()    

在这里插入代码片

	#注意前面一定要是个变量，不要用Series
	#类似于data['site'] =  data['site'].str.split('').str[1:5].value_counts()会报错：
	#TypeError: unhashable type: 'list'

3 如何用代码自动打开网页

webbrowser.open("test003.html")                     #打开该HTML    括号里面是网页路径

4 Pandas 如何对一列相同的进行求和/平均数

    data['price']=(data['price']).astype(int)    #将价格这一列转化为int型
    data['site'] = (data['site']).astype(str)      #将位置这一列转化为str这一列
    a=(data.groupby('site').mean())             #通过对位置进行分组，然后求和。

5 Pandas 如何进行格式化组合

nodes=  [   {"name":i,   "symbolSize":j[0]/1000}    for i,j in zip(a.index,a.values)]

    # nodes = [
    #     {"name": "结点1", "symbolSize": 120},
    #     {"name": "结点2", "symbolSize": 20},
    #     {"name": "结点3", "symbolSize": 30},
    #     {"name": "结点4", "symbolSize": 40},
    #     {"name": "结点5", "symbolSize": 50},
    #     {"name": "结点6", "symbolSize": 40},
    #     {"name": "结点7", "symbolSize": 30},
    #     {"name": "结点8", "symbolSize": 20},
    # ]
#两种结果一样，然后其他的自己根据此进行扩展

6 如何将DataFrom形式的数据转换成List()

	data=(data[['lat','lng','heatmap']].values.tolist())

7 如何对多级索引合并（merge）

import pandas as pd
ele_data=pd.read_csv("ele_loss.csv")
ala_data=pd.read_csv("alarm.csv",encoding='gbk')#带有汉字

print('内连接纵向合并后的数据框大小为：n',ala_data.merge(ele_data))

ele_data=ele_data.set_index(['ID','date'])#设置['ID','date']为索引
ala_data=ala_data.set_index(['ID','date'])
print(pd.merge(ele_data,ala_data, left_index=True, right_index=True, how='inner'))

最后

以上就是失眠哈密瓜为你收集整理的python个人总结的一些有用的代码1 Pandas 如何进行字符串分割：2 Pandas如何对一列相同的进行统计个数3 如何用代码自动打开网页4 Pandas 如何对一列相同的进行求和/平均数5 Pandas 如何进行格式化组合6 如何将DataFrom形式的数据转换成List()7 如何对多级索引合并（merge）的全部内容，希望文章能够帮你解决python个人总结的一些有用的代码1 Pandas 如何进行字符串分割：2 Pandas如何对一列相同的进行统计个数3 如何用代码自动打开网页4 Pandas 如何对一列相同的进行求和/平均数5 Pandas 如何进行格式化组合6 如何将DataFrom形式的数据转换成List()7 如何对多级索引合并（merge）所遇到的程序开发问题。

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