# Pandas Utility
[](LICENSE)
[](https://travis-ci.com/mmphego/pandas_utility)
[](https://app.codacy.com/app/mmphego/pandas_utility?utm_source=github.com&utm_medium=referral&utm_content=mmphego/pandas_utility&utm_campaign=Badge_Grade_Dashboard)
[](https://www.python.org/downloads/)


[](https://saythanks.io/to/mmphego)
Some useful Pandas utility functions.
# Installation
To install Pandas Utility, run this command in your terminal:
```python
pip install pandas_utility
```
This is the preferred method to install Pandas Utility,
as it will always install the most recent stable release.
If you don't have [pip](https://pip.pypa.io) installed,
this [Python installation guide](http://docs.python-guide.org/en/latest/starting/installation/) can guide you through the process.
## From sources
The sources for Pandas Utility can be downloaded from the [Github repo](https://github.com/mmphego/pandas_utility).
You can either clone the public repository:
```bash
git clone git://github.com/mmphego/pandas_utility
```
Or download the [tarball](https://github.com/mmphego/pandas_utility/tarball/master):
```bash
curl -OL https://github.com/mmphego/pandas_utility/tarball/master
```
Once you have a copy of the source, you can install it with:
```bash
pip install -U .
```
# Usage
```python
In [1]: from pandas_utility import PandasUtilities as utils
...:
...: df = utils.create_random_df(3, 5)
In [2]: df
Out[2]:
0 1 2 3 4
0 0.056019 0.608052 0.434670 0.712330 0.602797
1 0.050986 0.458700 0.899288 0.783495 0.683170
2 0.232940 0.707126 0.639882 0.675283 0.793030
In [3]: df = utils.rename_cols(df, new_names=['col A', 'col B', 'col C', 'col D', 'col E'])
In [4]: df
Out[4]:
col_A col_B col_C col_D col_E
0 0.056019 0.608052 0.434670 0.712330 0.602797
1 0.050986 0.458700 0.899288 0.783495 0.683170
2 0.232940 0.707126 0.639882 0.675283 0.793030
```
# Oh, Thanks!
By the way...
Click if you'd like to [saythanks](https://saythanks.io/to/>mmphego)... :) else *Star* it.
鉁煃扳湪
# Feedback
Feel free to fork it or send me PR to improve it.
# Credits
This package was created with [Cookiecutter](https://github.com/audreyr/cookiecutter) and the [mmphego/cookiecutter-python-package](https://github.com/mmphego/cookiecutter-python-package) project template.
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
pandas_utility-0.1.2.tar.gz
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2024-03-17
13:30:09
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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