东莞做公众号的网站,wordpress文章序号排列,做网站做软件怎么赚钱,网站做重新定向 对网站有影响吗##人生苦短#xff0c;我用python #pandas ##首先讲讲数据格式#xff0c;csv文件格式#xff0c;程序之间表格数据之间的转移#xff0c;如从数据库导入到excel中csv是很合适的转移格式。 #1.纯文本#xff0c;使用某个字符集#xff0c;比如ascii#xff0c;Unicode我用python #pandas ##首先讲讲数据格式csv文件格式程序之间表格数据之间的转移如从数据库导入到excel中csv是很合适的转移格式。 #1.纯文本使用某个字符集比如asciiUnicodeEBCDID或者GB2312等 #2.由记录组成典型的是每行一条记录 #3.每条记录被分隔符分割为字段典型的分隔符有逗号、分好或者制表符、有时分隔符可以包括可选择的空格 #4.每条记录都有同样的字段序列 import pandas as pd import numpy as np df1 数据文件的路径 df pd.read_csv(df1) df.head(2) type(df)##重中之重DataFrame df.colums#获取列名 df.col[1]#获取第1列 #获取索引 df.index #筛选例如删选数学成绩大于80分的 df.数学80 df[df.数学80]#出现数学成绩大于80的所有学生的信息 #与munpy比较 ##复杂筛选语数英同时大于80 (df.语文80) (df.数学80) (df.英语80)#返回false或者true df((df.语文80) (df.数学80) (df.英语80))#返回语数外同时大于80的结果##排序 df.sort_values([数学],)#对数学成绩进行排序 #对多列数据进行排序 df.sort_values([数学,语文]) ##访问:loc函数是按照索引进行定位的 #不存在这种访问方式df[0] df.loc[1] ##索引的概念 score {英语:[90,100,99],语文:[90,90,90],数学:[100,100,90] } df pd.DataFrame(score,index[one,two,three]) df.index #此时不存在数字索引索引不能通过数字索引取访问 #df.loc() df.loc[one] #实实在在的第几行 df.iloc[0]#可以直接用数字索引 #ix[n]合并了loc和iloc的功能 df.ix[0]#实实在在访问第0行##访问多行 df.ix[:2] #访问某一行时直接使用df[0]是错误的多行是可以的 df[:2] df.value() ##匿名函数 [i 100 for i in range(10)] def func(x):return x 100 list(map(lambda x:x100,range(10))) ##根据多列生成一个列的操作 df[new_score] df.apply(lambda x:x.数学x.语文axis1) ##panda中的DataFrame的操作很大一部分都是跟numpy中的二维数组的操作是近似的##pandas本身自带绘图 pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columnsA,B,CD) df.plot()##柱状图 pd.DataFrame(np.random.rand(10,50,(3,4)).cumsum(0),columnsA,B,CD) df.plot.bar() df.plot(kindbar,stackedTrue) df.B.plot.bar()##直方图 pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columnsA,B,CD) df.hist()#画直方图 df.hist(columnA,figsize(10,5))#密度图 df.plot.kde()#画出密度图##3D图形略