Résumé récent de l'étude des pandas python

Agrégation par élément

J'ai essayé diverses choses, Je me suis calmé comme ça.

for sp in set(data['élément']):
	df_op = data[data['élément'] == sp]
	com_plot(df_op,sp)　　#Accédez à la fonction à agréger.

D'un fichier à plusieurs fichiers à agréger

J'avais sélectionné le nom du fichier,

• (Astérisque) est maintenant utilisé.

import glob

print("Commencer à lire les données de transaction")
csv_name	=	r"Dossier avec les données d'entrée\*.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)

Comme j'ai pu en sélectionner plus d'un, laissez-moi entrer la date et changer le mode de déplacement

Modifiez le contenu du traitement en saisissant l'un des éléments "AAMMJJ", "AAMM" et "tous".

• Les données de transaction sont stockées par date et heure et les dossiers sont divisés par mois, donc La destination de la fonction décompose également aa, mm et jj à partir de la date d'entrée.

def main():
	print("Spécifiez la date d'agrégation "AAMMJJ" ou "AAMM" ou "tous"")
	print("Changer le contenu acquis au format de la date totale")
	day = input("Spécifiez la date d'agrégation-> ")
	print("")
	
	if (len(day) == 6):
		print("Agrégation des données de date et d'heure")
		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("Refaire")
		main()

if __name__ == '__main__':
	main()


def day_data(day):
	print("Extraire avec ceci →:", day)
	yy = day[:2]
	mm = day[2:4]

Créer top20

Donner TOTAL → trier → supprimer TOTAL Dans mon environnement, je suis un peu en colère lorsque je supprime des lignes et des colonnes TOTAK. .. ..

#Trier par ordre décroissant par TOTAL
data.sort_values(['TOTAL'],ascending=False,inplace=True)

#Échangez la matrice en utilisant le top 20
pvtop20=data[:21]

#Suppression TOTALE de lignes et de colonnes
drop_idx = ['TOTAL']
pvtop20.drop(drop_idx, inplace=True)

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

Liens d'informations supplémentaires

Lié à partir de données avec la même clé. J'étais censé utiliser un dict, La fonction des pandas était incroyable. .. ..

print(Données quotidiennes + alpha)
data = pd.merge(df, tenbun_meisai, on=["Clé"])

Bien que l'agrégation csv en perl soit à la base de l'idée J'ai pu faire ce que je voulais faire.

Ajouté parce que j'ai oublié d'écrire tkinter

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

#Afficher la boîte de dialogue de sélection de fichier
root = tkinter.Tk()
root.withdraw()

#Je veux extraire csv, donc l'extension est affichée comme csv
fTyp = [("","*.csv")]

#Spécifiez le dossier dans lequel le fichier d'entrée existe
iDir = r'hoge' 

#Sélection du fichier d'entrée
tkinter.messagebox.showinfo('Sélection de la cible d'extraction de données','Veuillez sélectionner un fichier de traitement!')

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)