有企业10年的每日财务数据，.csv文件，如何利用循环将每一年的日数据合并为月数据。单个合并太麻烦了
python 数据预处理 数据合并 循坏
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- 2022-03-12 11:26回答 5 已采纳 使用pandas读取成数据框用replace方法来做，参考代码如下： import pandas as pd df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'v':[332,'1d
- 2023-04-19 19:59回答 2 已采纳 使用Python中的os和glob库来实现对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词。
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2023-06-02 05:16shengcaiy123的博客 本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何...AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
- 2022-04-26 15:14回答 1 已采纳 一般要保障采样的周期性，即保障信号段采样时间内轴承转过了一周或以上，再结合采样频率计算出每段信号的长度。截图没有说的太明白，估计随便取的吧！
- 2022-06-04 23:24回答 1 已采纳 我给你写吧
- 2022-04-06 12:23回答 3 已采纳 建议百度查看下pandas的read_csv()函数参数的意思就知道了。前面的是路径，后面的index_col是将原来的列名设置为"ssn"至于coding换成点不行，那就是路径不对，这个涉及到相对路
- 2022-12-09 19:10恶霸程序员388的博客 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不--致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者...
- 2021-11-02 21:07回答 1 已采纳 import numpy as np z＝np.ones((9，),dtype="int64") Z=z.reshape(3,3) Z[2][3]＝1 如果报错，可能我的是中文输入的。请改成英文。手
- 2022-08-06 13:44回答 2 已采纳 如果有编码问题改一下编码方案 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: p = f.readlines() res = {} for i in p:
- 2023-03-07 18:50回答 3 已采纳 参考GPT和自己的思路，你可以使用pandas和numpy库来完成这个任务。以下是一个可能的解决方案： import os import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_
- 2022-11-21 10:35阴天v快乐丶的博客 本文根据航空公司系统的客户基本信息数据（文末提供数据和代码），使用Python分别完成数据清洗、数据集成和数据可视化的操作，并给出了完整代码及图文说明，感兴趣的朋友可以进来详细了解。
- 2023-03-29 19:09回答 3 已采纳 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取CSV文件
- 2024-03-02 20:01MergeTwoExcel.py 读入北京空气质量数据（北京空气质量.xlsx），并把该数据和第1步中得到的北京天气爬虫数据进行融合，得到一个同时包含天气和空气质量的表格数据，保存为 合并数据.xlsx WeatherPie.py 对2011-2019...
- 2023-10-21 09:45不爱喝苏打水的博客 一种常见的方法是将数据集按 80/20 进行划分，其中 80% 的数据用作训练，20% 的数据用作测试。你可以接触到非常多的库，但在 Python 中，有三个是最基础的库。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0...
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