摘要：
#求标准差 #求标准差 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) data=[[100,90,100],[100,76,76],[76,90,76]] columns=['数学','语文' 阅读全文
posted @ 2022-11-19 22:57
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2022年11月19日 #
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#求众数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) data=[[100,90,100],[100,76,76],[76,90,76]] columns=['数学','语文','英语'] 阅读全文
posted @ 2022-11-19 20:33
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#最大最小值-中位数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) data=[[100,90,80],[98,67,56],[56,56,45]] columns=['数学','语文','英 阅读全文
posted @ 2022-11-19 20:03
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#求和 和 计算平均值 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) data=[[100,90,80],[98,67,56],[56,56,45]] columns=['数学','语文',' 阅读全文
posted @ 2022-11-19 19:59
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#按某列数据大小排名 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 规整格式 df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') df['顺序排名']=df['数量'].ran 阅读全文
posted @ 2022-11-19 19:42
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#按某列降序排序 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 规整格式 df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') print(df.head()) #head() 阅读全文
posted @ 2022-11-19 19:37
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#设置某列为行索引 import pandas as pd df=pd.read_excel('msb课程记录.xls') #print(df) df=df.set_index (['买家会员名']) print(df) 买家实际支付金额 课程总数量 课程标题 类别 \ 买家会员名 msb001 3 阅读全文
posted @ 2022-11-19 16:31
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#重新设置索引,多出的索引数据填充 #重新设置索引,多出的索引数据填充 import pandas as pd s=pd.Series([11, 22, 33], index=[1,2,3]) print(s) #重新设置索引 print(s.reindex(range(1, 6))) #多出来两为 阅读全文
posted @ 2022-11-19 16:12
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#查看空值情况 import pandas as pd pd.set_option("display.unicode.east_asian.width",True) df=pd.read_excel('msb课程记录.xls') print(df) print(' ') print(df.info( 阅读全文
posted @ 2022-11-19 15:02
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#删除数据 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data=[[45,65,100],[56,45,50],[67,67,67]] index=['张三','李四','王五'] colum 阅读全文
posted @ 2022-11-19 13:00
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#修改行索引 #数据的修改,修改行索引标题 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data=[[45,65,100],[56,45,50],[67,67,67]] index=['张三', 阅读全文
posted @ 2022-11-19 11:53
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#按列增加 #数据的增加-按列增加 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data=[[45,65,100],[56,45,50],[67,67,67]] index=['张三','李四' 阅读全文
posted @ 2022-11-19 11:05
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#按条件提取数据 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data=[[45,65,100],[56,45,50],[67,67,67]] index=['张三','李四','王五'] co 阅读全文
posted @ 2022-11-19 10:31
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#提取区域数据 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data=[[45,65,100],[56,45,50],[67,67,67]] index=['张三','李四','王五'] col 阅读全文
posted @ 2022-11-19 10:15
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数据抽取. DataFrame对象的loc属性与iloc属性. loc属性 以列名(columns)和行名(index)作为参数,当只有一个参数时,默认是行名,即抽取整行数据,包括所有列。 iloc属性 以行和列位置索引(即:0,1,2,.)作为参数,0表示第一行,1表示第2行,以此类推。当只有一个 阅读全文
posted @ 2022-11-19 09:55
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