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lcut函数python pythonljust函数( 三 )

IT技术数据


渲染图片：生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html")bar.render()
notebook 渲染：bar.render_notebook()
bar = (Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
柱状图：Bar()
条形图：bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图
折线图：from pyecharts.charts import Lineline=Line()
饼图：from pyecharts.charts import Page, PiePie()
转换日期类型：df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")
将日期转换为月为单位：df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天
去除日期单元值：order_diff/ np.timedelta64(1,'D')
过滤部分极值：grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount
数据透视表：rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})
map()方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列
applymap(func)也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作
purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)
apply(func)是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series
apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum())累计占比
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0)每一列中每行数据占比
下周开始进入数据分析思维的课程，很期待后面的课程以及项目 ， 加油lcut函数python！
python分析奥巴马资金来源奥巴马的竞选资金是一点点从选民那里募集来的 。如获党内提名,可得政府拔款，但也没多少 。美国大选不仅禁外国人捐款,而且禁止公司机构捐款,而只允许个人捐款 。不仅如此,还为个人捐款限制了上限,防止富人捐过多的款而影响未来的公平执政 。
不仅富人自己不能多捐 ， 如果某个老板呼吁自己的员工给某人捐钱或投票支持他，都是犯法的 。因此，想要筹到几千万竞争资金 ， 唯一的办法是争取更多选民支持 ， 一点点募集 。所以,中国、公司、大笔捐款，这三条都是犯法的 。
我记得以前已经有华人闹过这种丑闻了 。美国的选举法就是要严防少数人企图用几个臭钱影响美国的政治 。所以我们作为外国人就更别去自讨没趣了 。
导入包
In [1]:
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame
方便大家操作，将月份和参选人以及所在政党进行定义
In [2]:
months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6,'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}of_interest = ['Obama, Barack', 'Romney, Mitt', 'Santorum, Rick','Paul, Ron', 'Gingrich, Newt']parties = {'Bachmann, Michelle': 'Republican','Romney, Mitt': 'Republican','Obama, Barack': 'Democrat',"Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Reform','Pawlenty, Timothy': 'Republican','Johnson, Gary Earl': 'Libertarian','Paul, Ron': 'Republican','Santorum, Rick': 'Republican','Cain, Herman': 'Republican','Gingrich, Newt': 'Republican','McCotter, Thaddeus G': 'Republican','Huntsman, Jon': 'Republican','Perry, Rick': 'Republican'}
读取文件
In [3]:
table = pd.read_csv('data/usa_election.txt')table.head()
C:\jupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2785: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
Out[3]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num

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