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python数据框函数 python根据数据框画图

IT技术函数

Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数 ， 往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列 ， 同时列出数据和数据下标 ， 一般用在for循环当中 。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组 ， 然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
python中range()函数的用法python中range()函数的用法：
（1）range(stop)
创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1 。
（2）range(start,stop)
创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1 。
（3）range(start,stop,step)
创建一个[start,stop)之间的整数序列 ， 步长为step 。
参数介绍：
start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始 。
stop：表示生成最多但不包括此数字的数字 。
step：指的是序列中每个数字之间的差异 ， 默认值为1 。
相关介绍
range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思 。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列 。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等） 。
简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字 。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大 。
可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧 一些小提示和小技巧可能是非常有用的python数据框函数，特别是在编程领域 。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命” 。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器 。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便 。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析 。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步 。但是，它们只提供python数据框函数了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助 。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此 。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等 。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果 。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息 。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中 。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分 。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人 。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互 。如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现 。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图 。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库 。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了 。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细 ， 并且所有这些在语法上都没有任何重大更改 。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题 。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令 。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀 ， 可以在多行输入操作 。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数 。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url 。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本 ， 如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享 。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制 。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果 。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url 。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图 。用notebook替换inline ， 可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图 。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用 。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试 。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中 。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中 。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现 。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用 。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类 。如果在运行代码单元时出现异常 ， 请在新行中键入％debug并运行它 。这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置 。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作 。退出调试器单击q即可 。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选 。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用 。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例 。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容 。注释的颜色取决于指定的警报类型 。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可 。
蓝色警示框：信息提示
p class="alert alert-block alert-info"
bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
/p
黄色警示框：警告
p class="alert alert-block alert-warning"
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
绿色警示框：成功
p class="alert alert-block alert-success"
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
红色警示框：高危
p class="alert alert-block alert-danger"
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
/p
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10 5
11 6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数 。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出 。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来 。
In [1]: 10 5
11 6
12 7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py 。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势 。接下来看看结果如何 。
首先 ， 即使程序结束，python也不会退出解释器 。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性 。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码 。
自动评论代码
Ctrl / Cmd/自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行 。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的 ， 那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式 。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMDZ轻松恢复它 。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESCZ或EDIT撤消删除单元格 。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示 。我相信它们会对你有用，能让你有所收获 ， 从而实现轻松编码！
python 中sort—values函数一、sort_values()函数用途
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by ， 可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序 。
二、sort_values()函数的具体参数
用法：
1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')
参数说明
by指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')
axis若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序 ， 默认axis=0
ascending是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列
inplace是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
na_position{‘first',‘last'}，设定缺失值的显示位置
三、sort_values用法举例
创建数据框
#利用字典dict创建数据框
import numpy as np
import pandas as pd
python想统计数据框中指定一列的频数,要使用以下哪个函数？Python想统计数据框中指定python数据框函数的一列数 ， 那么再说函数python数据框函数的时候，你可以使用if函数或者是其他的函数都可以 。
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