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loandata.ix[:,'emp_length']
按行与列提取信息
第三步是按行和列提取信息 , 把前面两部的查询条件放在一起 , 查询特定用户的特定信息,下面是查询member_id为1303503的用户的emp_length信息 。
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loandata.ix[1303503,'emp_length']
在前面的基础上继续增加条件,增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息 。具体代码和查询结果如下 。结果中分别列出了两个用户的代码金额 。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']
在前面的代码后增加sum函数 , 对结果进行求和,同样是查询两个特定用户的贷款进行 , 下面的结果中直接给出了贷款金额的汇总值 。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()
除了增加行的查询条件以外,还可以增加列的查询条件,下面的代码中查询了一个特定用户的贷款金额和年收入情况,结果中分别显示了这两个字段的结果 。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]
多个列的查询也可以进行求和计算,在前面的代码后增加sum函数,对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和,并显示出结果 。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()
python函数图的绘制pre
importnumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
frommatplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return-(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
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