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lcut函数python pythonljust函数( 二 )

IT技术数据


#多个关联条件：result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
#左连接：result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# 列名不一样的关联：pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])
#单个分组：groups = df.groupby('district')
# 作用多个聚合函数：groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})
分组后该列值求和显示：groups['vip_buy_times'].transform('sum')
通常用于求占比：transform(lambda x: x /sum(x))
# 填充指定值：np.full([3,4],1)
# 起始为10，5为步长，30为结尾取不到：np.arange(10, 30, 5)
#随机矩阵：np.random.random((2,3))
# 平均划分：np.linspace( 0, 2*pi, 100 )
# 类型及转换：vector.astype('float')
# 多维变一维：matrix.ravel()
# 矩阵的扩展：a = np.arange(0, 40, 10)b = np.tile(a, (3, 5))# 行变成3倍，列变成5倍
# 水平拼接：np.hstack((a,b))竖直拼接：np.vstack((a,b))
# 竖直分割：np.hsplit(a,3)#水平分割：np.vsplit(a,3)
8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].
A：df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]
行采用位置，列采用普通索引，这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引，再利用loc函数
19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False
A1：df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换
A2：df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换
最大最小值的索引：df.idxmax、df.idxmin
找出最大最小的前N个数：nlargest()和nsmallest()
将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))
resample函数 日期重采样：s.resample('M').mean()
TimeGrouper 重组：s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()
split 分割函数：temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame
两个DataFrame拼接用join：df = df.join(temp)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
%matplotlib inline 直接显示
折线图：plt.plot(x,y,color = 'r')
柱状图：plt.bar(x,y)plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同
散点图：plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)
直方图：plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位
plt.legend() 显示图例
for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签
plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本
plt.xlabel("Group") x轴标题
plt.ylabel("Num") y轴标题
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray')绘制多个图形
axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
动态展示图表
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
** pyecharts 绘图的五个步骤：**
创建图形对象：bar = Bar()
添加绘图数据：bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
配置系列参数：对标签、线型等的一些设置
配置全局参数：bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))

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