做网站客户拖着不验收,电商设计网站哪个好,wordpress不同主题切换首页,番禺区网络销售费用低Python第二十四课#xff1a;Pandas库(四)点击上方“蓝字”#xff0c;关注我们.不知不觉#xff0c;我们已经跨越了千难万险#xff0c;从零开始#xff0c;一步步揭开了Python神秘的面纱。学到至今#xff0c;回过头#xff0c;才晓得自己在不知不觉已经学会了如此多的… Python第二十四课Pandas库(四)点击上方“蓝字”关注我们.不知不觉我们已经跨越了千难万险从零开始一步步揭开了Python神秘的面纱。学到至今回过头才晓得自己在不知不觉已经学会了如此多的东西比如可以快速找到适合项目的编辑器可以轻松运用变量、判断、循环、递归、库来高效解决问题并进行代码优化可以处理各类数据并最终将分析结果导出。那么今天除了揭秘另外一种Pandas的合并方式还将简单了解一下统计图表的绘制。最后一节课啦我们即将跨过山峰收获更辽阔的风景。今天的内容比较简单但扩展性强有更高层次需要的小伙伴请自行学习拓展内容。1merge合并上节课讲解了concat合并这种合并方式多用于文件类型。还要一种合并方式它常常被用于数据库数据处理而数据库存放的信息那可都是非常重要的说明它的可靠性更高那么我们今天就来学习这种可靠的合并方法——merge。首先创建两个数据集创建方法和数据如下merge合并参数有两个dataframe重合的行列值用on表示。那么如果有多个重合的行列怎么办呢那就在on里面添加多个数据即可。例如上面的两个数据集它们的重合列是key1和key2那么合并操作如下正如图中注释所言剪切默认方法是inner当然也可以设置how[left,right,outer]这几种。这里再展示left和right两种合并方式如果面对大量数据我们非常希望能够更加直观地看到每一次合并数据变动情况这样就能以更高的效率找到异常数据的位置并进行修改。merge合并就有这样的功能叫indicator。首先我们再创建两个数据集然后使用indicator使合并后创建一个新列记录每一行的变更情况具体操作如下图所示merge也可以通过index进行合并数据集既然支持index合并那么相同的属性合并后并不会因为重名而“打架”而是将它们全都重命名当然要是我们提前给它们想好新的名字也可以直接交给merge使用suffixes字段。看图就明白啦。2plot图表(了解)费劲九牛二虎之力完成了数据的各种加工处理如果你是员工当然希望自己的老板表扬你或者是让你老板认为你工作很认真——即使你效率高有充足的事件摸鱼。但是当你拿着一堆数据给你的上司看他肯定不屑一顾——上百万条数据无论谁看都会头晕眼花哪怕他是统计学高手也受不起一条一条读数据这个工作量啊。既然如此我们需要让数据更直观展现出来让所有人花最短时间get到数据的精髓那么就得靠我们Python图表库的帮助了。python图表库有很多比如matplotlibecharts等等当然也有许多专业制图软件工具。今天我们以matplotlib.pyplot库为例为大家抛砖引玉。当然如果你觉得它不够酷或者有其他用途(特别是web展示)那么极力推荐自学echatrs。首先还是按照惯例导入库介绍一个就简单的线型图这里注意两点首先datadata.cumsum是求该样本的累计次数并返回数据集data其次data.plot()在jupyter notebook可以直接绘制图像如果在vscode、pycharm、IDLE等环境需要加写plt.show()调用绘图工具进行显示。一个数据集的多个项一样可以在同一张图中绘制出来。plot绘图支持条形图、箱型图、散点图、折线图、蜂窝图、区域图、饼图等。下图是用上一个数据集进行绘制的散点图。两张图也可以叠加成一张图本系列课程就到此已经完结啦大家已经掌握了Python的全部基础知识但这远远不够它只是进入程序设计的第一扇门。接下来你将看到各种各样的程序设计方向和更多满足你奇思妙想的好帮手同时我们也在努力开发全新的课程一直陪在大家身边。只可惜正如我刚才说过的光是Python开发方向就有很多涉及到的技术也数不胜数我们也无法学会所有的知识。那么今后到底想试试网站开发、还是爬虫、数据分析、计算机视觉、机器学习……欢迎大家与我们留言我们尽全力满足大家的愿望当然无论是哪个方向都有更大、更多的艰难险阻等待着大家也并不是所有的方向学习的东西完全不同。前路漫漫道阻且长希望大家在今后的学习生活中能够保持热情勇敢面对挫折为了超越昨天的自己而不断努力。本系列课程到此完全结束新课程即将上线敬请期待。青科工作室出品文郭锦洋审谢寿春你点的每个再看我都认真当成了喜欢