门户网站建设工作讲话,wordpress组件开发,国内net开发的网站建设,湖南省建设工程施工合同文章目录DataFrame数据处理与分析读取Excel文件中的数据筛选符合特定条件的数据查看数据特征和统计信息按不同标准对数据排序使用分组与聚合对员工业绩进行汇总DataFrame数据处理与分析
部分数据如下 这个数据百度可以搜到#xff0c;就是下面这个
读取Excel文件中的数据 …
文章目录DataFrame数据处理与分析读取Excel文件中的数据筛选符合特定条件的数据查看数据特征和统计信息按不同标准对数据排序使用分组与聚合对员工业绩进行汇总DataFrame数据处理与分析
部分数据如下 这个数据百度可以搜到就是下面这个
读取Excel文件中的数据
import pandas as pd
pd.set_option(display.unicode.ambiguous_as_wide,True)
pd.set_option(display.unicode.east_asian_width,True)
#usecols指定要读取的列的索引或名字
dfpd.read_excel(rC:\Users\dell\Desktop\超市营业额2.xlsx,usecols[工号,姓名,时段,交易额])
print(df[:10],end\n\n)#输出前10行数据#读取第一个worksheet中所有列
#跳过第1、3、5行指定下标为1的列中数据为DataFrame的行索引标签
dfpd.read_excel(rC:\Users\dell\Desktop\超市营业额2.xlsx,skiprows[1,3,5],index_col1)
print(df[:10])筛选符合特定条件的数据
#读取全部数据使用默认索引
dfpd.read_excel(rC:\Users\dell\Desktop\超市营业额2.xlsx)#下标在[5,10]区间的行切片限定的是左闭右开区间
df[5:11]#iloc使用整数做索引
df.iloc[5]#索引为5的行df.iloc[[3,5,10]]#下标为[3,5,10]的行df.iloc[[3,5,10],[0,1,4]]#行下标[3,5,10],列下标[0,1,4]df[[姓名,时段,交易额]][:5]#指定的列前5行的数据df[:10][[姓名,日期,柜台]]#只查看前10行指定的列df.loc[[3,5,10],[姓名,交易额]]#下标为[3,5,10]行的指定列df.at[3,姓名]#行下标为3姓名列的值赵六#如果有报错看看柜台列的字符是不是跑到交易额列去了
#因为交易额有几个是空值直接复制来的数据可能位置不对
print(df[df[交易额]1700])#交易额高于1700元的数据df[交易额].sum()#交易总额327257.0#注意这个数据里是中文冒号
df[df[时段]1400-2100][交易额].sum()#下午班的交易总额151228.0#张三下午班的交易情况
df[(df.姓名张三)(df.时段1400-2100)]#日用品柜台销售总额
df[df[柜台]日用品][交易额].sum()88162.0#张三和李四2人销售总额
df[df[姓名].isin([张三,李四])][交易额].sum()116860.0#交易额在指定范围内的记录
df[df[交易额].between(800,850)]查看数据特征和统计信息
#查看交易额统计信息
df[交易额].describe()#交易额四分位数
df[交易额].quantile([0,0.25,0.5,0.75,1.0])#交易额中值
df[交易额].median()1259.0#交易额最小的3条记录
df.nsmallest(3,交易额)#交易额最大的3条记录
df.nlargest(3,交易额)#最后一个日期
df[日期].max()Timestamp(2019-03-31 00:00:00)#最小的工号
df[工号].min()1001#第一个最小交易额的行下标
indexdf[交易额].idxmin()
print(index)
#第一个最小交易额
print(df.loc[index,交易额])76
53.0#第一个最大交易额的行下标
indexdf[交易额].idxmax()
print(index)
#第一个最大交易额
print(df.loc[index,交易额])105
12100.0按不同标准对数据排序
#按交易额和工号降序排序
df.sort_values(by[交易额,工号],ascendingFalse)#按交易额降序、工号升序排序
df.sort_values(by[交易额,工号],ascending[False,True])#按工号升序排序,na_position指定缺失值放在最前面/后面first/last
df.sort_values(by工号,na_positionlast)#按列名升序排序
#汉字的Unicode编码排序
df.sort_values(by姓名,ascendingTrue)使用分组与聚合对员工业绩进行汇总
#index对5求余然后求和
df.groupby(bylambda num:num%5)[交易额].sum()#根据指定字典的键对index进行分组值为index标签
df.groupby(by{7:下标为7的行,35:下标为35的行})[交易额].sum()#不同时段的销售总额
df.groupby(by时段)[交易额].sum()某行数据有问题但无伤大雅重要的是方法
#各柜台销售总额
df.groupby(by柜台)[交易额].sum()#查看每个员工上班总时长是否均匀
ddfdf.groupby(by姓名)[日期].count()
ddf.name上班次数
ddf#每个员工交易额的平均值
df.groupby(by姓名)[交易额].mean().round(2).sort_values()#汇总交易额转换为整数
df.groupby(by姓名).sum()[交易额].apply(int)#每个员工交易额的中值
df.groupby(by姓名)[交易额].median()# 每个员工交易额中值的排名
dffdf.groupby(by姓名).median()
dff[排名]dff[交易额].rank(ascendingFalse)
dff[[交易额,排名]]# 每个员工不同时段的交易额
df.groupby(by[姓名,时段])[交易额].sum()# 时段和交易额采用不同的聚合方式
df.groupby(by[姓名])[时段,交易额].aggregate({交易额:[sum],时段:lambda x:各时段累计})# 使用DataFrame结构的agg()方法对指定列进行聚合
df.agg({交易额:[sum,mean,min,max,median],日期:[min,max]})# 对分组结果进行聚合
df.groupby(by姓名).agg([max,min,mean,median])[[工号,交易额]]
