python学习之pandas库的使用总结
【1】读取CSV并进行透视我们的原始数据格式：① 读取数据pd.read_csv 会读取csv表格并使用names指定读取后的列名称。import pandas as pd releaseNumOfYear = pd.read_csv("data/releaseNumOfYear.csv", hea...
【Python学习】一文总结：数据分析库pandas基础
本文目录1. pandas是什么2. pandas的优势3. pandas的核心数据结构DataFrame3.1 DataFrame结构3.1.1 DataFrame的创建语法3.1.2 DataFrame的常用属性3.1.3 DataFrame的常用方法3.1.4 DataFrame索引的设置3....
DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（五）
2）直接针对分组对象，调用agg()函数(很重要) 下面知识的讲解，涉及到“聚合函数字符串”，这是我自己起的名字，类似于"sum"、“mean”、“count”、“max”、“min”，都叫做“聚合函数字符串”。同时还需要注意一点，agg（)函数中还有一个axis参数...
DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（四）
④ Series：分组排序(很重要)df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "A", "B", "B", "B"], "利润":[10, 32, 20, 15, 28, 10], ...
DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（三）
3）使用for循环打印groupby()分组对象中每一组的具体数据x = {"name":["a","a","b","b","c","c","c"],"num":[2,4,0,5,5,10,15]} df = pd.Data...
DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（二）
2、groupby分组聚合的原理说明1）原理图2）原理说明split：按照指定规则分组，由groupby实现；apply：针对每个小组，使用函数进行操作，得到结果，由agg()函数实现；combine：将每一组得到的结果，汇总起来...
DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（一）
1、MySQL和Pandas做分组聚合的对比说明1）都是用来处理表格数据 不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。2）分组聚合的风格不同 学过mysql的人都知道，mys...
对比python字符串函数，学习pandas的str矢量化字符串函数（四）
⑨ repeat：重复字符串几次df["性别"].str.repeat(3)结果如下：⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)结果如下：⑪ replace：将...
对比python字符串函数，学习pandas的str矢量化字符串函数（三）
3）函数讲解① cat函数：用于字符串的拼接df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)结果如下：② contains：判断某个字符串是否包含给定字符df["家庭住址"].str.contains("广")结果如下...
对比python字符串函数，学习pandas的str矢量化字符串函数（二）
⑧ lower()语法 ：st.lower()功能 ：将字符串的所有字母转换为小写。⑨ upper()语法 ：st.upper()功能 ：将字符串的所有字母转换为大写。⑩ strip()语法 ：st.strip()功能 ：去掉字符串左右两边的空白字符。注1：st.rstrip() : 去掉字符串右边...
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