一、Pandas如何將表格的前幾行生成html

實戰(zhàn)場景：Pandas如何將表格的前幾行生成html

1.1主要知識點

• 文件讀寫
• 基礎(chǔ)語法
• Pandas
• numpy

實戰(zhàn)：

1.2創(chuàng)建 python 文件

import numpy as np
import pandas as pd
?
np.random.seed(66)
s1 = pd.Series(np.random.rand(20))
s2 = pd.Series(np.random.randn(20))
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
df.columns = ['col1', 'col2']
# df.head 取前5行
print(df.head(5).to_html())

1.3運(yùn)行結(jié)果 

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;"> 
      <th></th>
      <th>col1</th>
      <th>col2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.154288</td>
      <td>-0.180981</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>0.133700</td>
      <td>-0.056043</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>0.362685</td>
      <td>-0.185062</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>0.679109</td>
      <td>-0.610935</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>0.194450</td>
      <td>-0.048804</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

二、Pandas如何計算一列數(shù)字的中位數(shù)

實戰(zhàn)場景：Pandas如何計算一列數(shù)字的中位數(shù)

2.1主要知識點

• 文件讀寫
• 基礎(chǔ)語法
• Pandas
• numpy

實戰(zhàn)：

2.2創(chuàng)建 python 文件

import numpy as np
import pandas as pd
?
np.random.seed(66)
s1 = pd.Series(np.random.rand(20))
s2 = pd.Series(np.random.randn(20))
?
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
df.columns = ['col1', 'col2']
?
?
#median直接算中位數(shù)
print(df["col2"].median())
#用50%分位數(shù)
print(df["col2"].quantile())

2.3運(yùn)行結(jié)果

-0.2076894596485453
-0.2076894596485453

三、Pandas如何獲取某個數(shù)據(jù)列最大和最小的5個數(shù)

實戰(zhàn)場景：Pandas如何獲取某個數(shù)據(jù)列最大和最小的5個數(shù)

3.1主要知識點

• 文件讀寫
• 數(shù)據(jù)合并
• Pandas
• numpy

實戰(zhàn)：

3.2創(chuàng)建 python 文件

iimport numpy as np
import pandas as pd
?
np.random.seed(66)
s1 = pd.Series(np.random.rand(20))
s2 = pd.Series(np.random.randn(20))
?
#合并兩個Series到DF
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
df.columns = ['col1', 'col2']
?
# 取最大的五個數(shù)
?
print(df["col2"].nlargest(5))
print()
# 取最小的五個數(shù)
print(df["col2"].nsmallest(5))

3.3運(yùn)行結(jié)果

12    1.607623
17    1.404255
19    0.675887
13    0.345030
Name: col2, dtype: float64

16   -1.220877
18   -1.215324
11   -1.003714
8    -0.936607
5    -0.632613
Name: col2, dtype: float64

四、Pandas如何查看客戶是否流失字段的數(shù)據(jù)映射

實戰(zhàn)場景：Pandas如何查看客戶是否流失字段的數(shù)據(jù)映射

4.1主要知識點

• 文件讀寫
• 基礎(chǔ)語法
• Pandas
• numpy

4.2創(chuàng)建 python 文件

"""
Churn:客戶是否流失
Yes -> 1
No -> 0
實現(xiàn)字符串到數(shù)字的映射
"""
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Telco-Customer-Churn.csv")

#返回取值，及其取值多少次
print(df["Churn"].value_counts())
?
df["Churn"] = df["Churn"].map({"Yes": 1, "No": 0})
print()
print(df["Churn"].value_counts())
print(df.describe(include=["category"]))

4.3運(yùn)行結(jié)果

No     5174
Yes    1869
Name: Churn, dtype: int64

0    5174
1    1869
Name: Churn, dtype: int6

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