Python, pandas 取一列的前两位数字？ python pandas读取excel
python pandas怎么提取一列数据
1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令，只有在你需要用到这个QuerySet的时候才会这样做。
2.Objects是django实现的mvc中的m，Django中的模型类都有一个objects对象，它是一个Django中定义的QuerySet类型的对象，它包含了模型对象的实例。
3.不能，因为get可能会有异常，可以用filter函数，如下
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 显示的使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隐含的使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相当于 __id__exact
python panda怎么提取列数据
创建数据
通过python的zip构造出一元组组成的列表作为dataframe的输入数据rec。
in [3]: import pandas as pd
in [4]: import random
in [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
in [6]: num
out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
in [8]: names = "hello the cruel world en".split()
in [9]: names
out[9]: ['hello', 'the', 'cruel', 'world', 'en']
in [10]: rec = zip(names, num)
in [15]: data = pd.dataframe(rec, columns = [u"姓名",u"业绩" ])
in [16]: data
out[16]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
dataframe方法函数的第一个参数是数据源，第二个参数columns是输出数据表的表头，或者说是表格的字段名。
导出数据csv
windows平台上的编码问题，我们可以先做个简单处理，是ipython-notebook支持utf8.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
接下来可以数据导出了。
in [31]: data
out[31]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
#在ipython-note里后加问号可查帮助，q退出帮助
in [32]: data.to_csv?
in [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = true, header = [u"雇员", u"销售业绩"])
将data导出到out.csv文件里，index参数是指是否有主索引，header如果不指定则是以data里columns为头，如果指定则是以后边列表里的字符串为表头，但要注意的是header后的字符串列表的个数要和data里的columns字段个数相同。
可到c盘用notepad++打开out.csv看看。
简单的数据分析
in [43]: data
out[43]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
关于pandas处理数据，怎么提取某一列的部分数字
请注意是部分数据
python中如何提取一组数据中的第一列数据
概述
直接提取会报错，把array数组转换成list，即可提取，使用numpy转换
步骤详解
1、直接提取尝试：
group=[[1,2],[2,3],[3,4]]
#提取第一列元素
print(group[:,1])
#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
2、使用numpy转换：
import numpy as np
group=[[1,2],[2,3],[3,4]]
#numpy转化
ar=np.array(group)
print(ar[:,1])
#Out:[2 3 4]
拓展内容
numpy详解
Numpy对象是数组，称为ndarray
维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注：有几级中括号就有几个维度
一、ndarray.attrs:
ndarray.ndim 秩
ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵，它的shape属性是(2,3)
ndarray.size 数组元素的总个数
ndarray.dtype 元素类型，NumPy提供自己的数据类型
ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小
二、数组创建函数：
array
asarray将输入转换成ndarray
arange
ones
zeros
empty 只分配内存空间不填充任何值
eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)
三、数组和标量之间的运算
numpy数组的一个特点，不用编写循环就可对数据执行批量运算，这通常称作矢量化(vectorization)。
四、基本的索引和切片
numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法，对于高级功能的方式我列举名称，读者可以等到要用的时候自行查阅资料。