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关于pythonix_函数的信息

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如何提取Python数据首先是准备工作pythonix_函数，导入需要使用pythonix_函数的库，读取并创建数据表取名为loandata 。
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import numpy as np
import pandas as pd
loandata=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
【关于pythonix_函数的信息】设置索引字段
在开始提取数据前 ， 先将member_id列设置为索引字段 。然后开始提取数据 。
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Loandata = https://www.04ip.com/post/loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息 。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取 。
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loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取数据 ， 例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果，显示了所有用户的工作年龄信息 。
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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
怎样用 Python 进行数据分析？做数据分析pythonix_函数，首先pythonix_函数你要知道有哪些数据分析pythonix_函数的方法 ， 然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析pythonix_函数的，很多，pandas ， sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件 ， 它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析 。
python数据分析干什么第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数 。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false 。

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