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处理 pandas数据中批量创建多列并写入excel的 case

背景：得到账单数据，需要对其进行处理，针对其中一个列进行字符拆分并生成新列：需要在列 L、M、N...对费用明细这一列拆分：如下图所示思路如下第一步：对费用明细这一列先取出字符，然后用正则取出费用明目，即我们要创建新列的 columns；第二步：因为最后生成的dateframe ，字典是可以生成

07 从RDD创建DateFrame

1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8Epandas%E4%B8%ADdataframe%E5%AF%B9%E6%AF%94/ 3.1 利用反射机制推断RDD模式 sc创建RDD 转

pandas库dateframe介绍

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创建DateFrame的常用四种方式

import pandas as pd%pylab 一.使用numpy创建 df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)), index=list('abcd'), columns=['one','two','three','four'])df 二.由Series组成的字典

合并DateFrame之—— append()

请看例子：可以看到，当使用函数append()处理两个DataFrame时，会分别保留原来的index，并且时上下接合的。

Pandas之Dateframe 实现Excel读取与写入

目的：有时需对数据进行到出到Excel，直观的给别人参阅，或从Excel中读取数据进行操作和分析依赖库 pandas 可简单的读出和写入 1，根据Excel读取（需安装xlrd库） import numpy as npimport pandas as pdpd.read_excel("test.xlsx",'sheet1') 2，到出Excel文件（需安装openpyxl库） import nump