摘要：
一、统计数据频率 1. values_counts 参数详解 参数示例讲解 In [21]: data=pd.DataFrame(pd.Series([1,2,3,4,5,6,11,1,1,1,1,2,2,2,2,3]).values.reshape(4,4),columns=['a','b','c 阅读全文
摘要：
目录 1. 折线图 2. 柱状图 3. 直方图 4. 箱线图 5. 区域图 6. 散点图 7. 饼图六边形容器图 数据分析的结果不仅仅只是你来看的，更多的时候是给需求方或者老板来看的，为了更直观地看出结果， 数据可视化是必不可少的一个环节。这里带大家来看下一些常用的图形的画法。 数据准备 Panda 阅读全文
摘要：
目录 1. 拼接 1.1 append 1.2 concat 2. 关联 2.1 merge 2.2 join 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd """ 拼接 有两个DataFrame，都存储了用户的一些信息，现在要拼接起来，组成 阅读全文
摘要：
目录 1. 将对象分割成组 1.1 关闭排序 1.2 选择列 1.3 遍历分组 1.4 选择一个组 2. 聚合 2.1 一次应用多个聚合操作 2.2 对DataFrame列应用不同的聚合操作 3. transform 操作 4. apply 操作 数据准备 1.将对象分割成组 在进行分组统计前，首先 阅读全文