建议大家用py3.6.5版本，比较稳定，我用3.7装了好久都失败了，这是64位的因为TensorFlow支持64位，若不用TF建议32位

共3张数据表格：state-population.csv，state-areas.csv，state-abbrevs.csv 人口数量表 state-population.csv 州面积表 state-areas.csv 区域表 state-abbrevs.csv

PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径。然后定义一个列表，读取文件后再使用concat合并读取到的数据。 #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f in file: dl.append(pd.read_excel(f,header=[0,1],index

根据某商场货物销售数据 利用python实现数据可视化 进行分析 代码2000+行 文档预览：https://blog.csdn.net/weixin_45741872/article/details/118787250

利用python编写的基于tkinter、pandas,excle写的单选题答题练习程序，供学习交流之用，execle是题库，格式要一样，答案不能少于3个，不能多于4个，就可以直接使用。

python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2） 实训练习：练习使用pandas 包中的dataframe和方法。 1将数据读取为dataframe类型，命名为df 2查看数据的形状[了解数据有多少行、多少列] 3查看数据的最开始的7条数据和尾部的3条数据 4查看数据的各字段的类型 5查看数据是否有缺失值 6如果有缺失值，进行补0操作 7从df中按字段取出‘ date’’dist’和‘ flight’形成新的df1 8从df中按位置选取行为3和4，列为0,1的数据形成新的df2 9在df中添加一列‘ low_dest’，内容是‘ dest’这列的字符串的小写形式 10从df中选取‘ dist’大于1000并且小于1200的数据作为一个新的df3 11从df中选取‘ time’大于100的数据做为新的df4 12将df3和df4合并为一个dataframe，命名为df5 13取出df3中的‘ time’,‘dist’ 这两列做为df6， 求出df6中每列中最大值与最小值的差值（运用lambda函数的方式进行求解 ） 14将df根据“ dest”分组，统计各目的地，都有多少条数据，命名为“ dest_count”，然后将“ dest”和“ dest_count”组成新的dataframe命名为df7 15根据dep_delay不为0，统计df中有多少次航班起飞延误 16利用plane字段，统计df中不同航班的飞行次数，以plane和plane_cout格式保存为df8 17利用carrier字段，计算df中carrier字段不同属性数据的数据量的比值（如：XE的数据量与MQ的数据量的比值） 18分别将df7和 df8保存到本地文件，文件名分别为df7.csv和df8.csv

主要介绍了解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利用pandas进行缺失值的处理 7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能 8、多层索引的使用

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