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46.通过字典和Series对象进行分组统计

摘要： #通过字典进行分组统计 #通过字典进行分组统计 import pandas as pd pd.set_option ( 'display.unicode.east_asian_width', True) pd.set_option ('display.max_columns',500) pd.set 阅读全文

posted @ 2022-11-20 17:19 蓝绝阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

45.自定义函数实现分组统计

摘要： #自定义函数实现分组统计 #能过自定义的函数实现分组统计 import pandas as pd df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') #print (df. head ())) #回顾知识点 # print (type (df['产品名称'])) #Series pr 阅读全文

posted @ 2022-11-20 16:26 蓝绝阅读(43) 评论(0) 推荐(0)

44.对一列或多列使用聚合函数（通过groupby与agg函数）（分组后使用函数计算）

摘要： ##分组对列采用聚合函数 #分组对列采用聚合函数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') #print(df.head( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 15:47 蓝绝阅读(253) 评论(0) 推荐(0)

43.分组组据的迭代（分组的遍历）

摘要： ##分组数据选代 (遍历分组) for name, group in df1.groupby('产品名称'): #分组数据选代 #分组并按指定列进行计算 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',Tru 阅读全文

posted @ 2022-11-20 15:15 蓝绝阅读(78) 评论(0) 推荐(0)

42.数据分组计算

摘要： ##按照一列分组统计 #按照一列分组统计 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') print (df) print (' 阅读全文

posted @ 2022-11-20 14:28 蓝绝阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

41. apply(), map(), applymap()的区别

摘要： #apply(), map(), applymap()区别 apply()可用于Series和DataFrame，DataFrame只能运用到一行或一列，如合计的新增列 map()只适用于Series applymap()将函数应用到DataFrame中的每一个元素中 # apply(), map( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 12:26 蓝绝阅读(87) 评论(0) 推荐(0)

40.数据格式化-设置千位分隔符

摘要： ##设置千位分隔符 apply() #设置千位分隔符 apply() import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True) df=pd.read_excel ('msb课程记录.xls') print 阅读全文

posted @ 2022-11-20 11:28 蓝绝阅读(159) 评论(0) 推荐(0)

39.数据格式化-设置百分比

摘要： # apply()设置百分比 map ()设置百分比 #设置百分比 import pandas as pd df=pd.read_excel ('格式化数据.xls') print (df) print('1. apply()设置百分比 ') df['百分比']=df ['A1']. apply ( 阅读全文

posted @ 2022-11-20 11:11 蓝绝阅读(162) 评论(0) 推荐(0)

38.数据格式化-设置小数位数

摘要： #设置小数位数 import pandas as pd pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) df=pd.read_excel('格式化数据.xls') print (df) print (df.round(2)) #对df 阅读全文

posted @ 2022-11-20 10:50 蓝绝阅读(93) 评论(0) 推荐(0)

37.数据计算-标准差-分位数

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 蓝绝阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

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