上一篇還有一個知識點就是，相關系數

#得出表中列與列之間的相關性大小

part4 多表聯合查詢(join)

1、多表聯合

excel中是用vlookup，pandas中是用merge和join，數據庫中用join。

#讀取第一張表

如果，沒有on='ID'這一參數，也能得出結果，因為merge能自動去在兩張表查出相同的列名。

但如果這里把【ID】這一列設為index，就不存在共同的列（因為設置為index的列不是列）merge就不知道如何聯結。

#讀取第一張表,設置index

可以用下面的代碼，加上left_on和right_on的參數

#讀取第一張表

上面的情況如果用join的話，就可以自動找到index，代碼如下：

#讀取第一張表

2、數據校驗，軸的概念

excel中的Score列有異常數值，如何查找異常值呢？

2.1運用assert函數

import

可看出結果沒有對齊，可用't'這個橫向制表符

2.2運用if...else函數

def

查出異常后，一般有兩種方法：清理數據或者數據更正

3、把一列數據分割成兩列

df

分列成了一個list里有兩個元素

給spilt設置參數expand

df

df

字段Field的str除了spilt方法外還有很多其他的方法，比如對【LastName】這個Series也有string功能str.upper()

employees

Part 5 統計函數（sum和mean）

1、求和/平均值

student

求和求平均值

student

獲取子集

#獲取子集

col_mean

如何將上面結果的Series加入到表中，append方法會把該Series當做一行加入表中

這里出錯的原因是：只能附加一列ignore_index = True或者如果該列有名稱

student

2、定位、消除重復數據

2.1去除重復數據

student

2.2定位重復數據

查看是否有重復的數據

student

#有多少個重復數據

找到5個重復數據

a

part 6

1、讀取CSV/TSV/TXT文件

• csv文件是以comma逗號‘，’分隔開的；
• txt文件是以豎杠‘|’分隔開的；
• tsv文件是以制表位也就是Tab鍵分隔的

excel中文件的讀取這里不作展示。

#讀取csv文件

2、分類和匯總：透視表/分組/聚合

2.1 方法一

sales

import

2.2 方法二

使用DataFrame的group by功能手動制作pivot table

groups

3、線性回歸，數據預測

import

import

預測2019年12月份的收入:

print

4、條件格式化

4.1標記出不及格的分數

#定義函數

4.2 標記每次考試的第一名

def

主要是如何使用條件格式來改變數據區域的背景和字體顏色

4.3 色階

在excel中利用條件格式的色階進行操作，背景顏色的深淺來表分數的高低

在pandas中，代碼如下

import

4.4 數據條

在excel中利用條件格式的數據條進行操作

在pandas中，代碼如下

student

最后一部分應該是枯燥又乏味，但是都是基礎知識。

Part7 行/列操作

1、行操作集錦

表1

表2

1.1在表1尾部追加表2

#使用concat和append的結果一樣，但語法不同

得添加index屬性

student

#使用append

1.2給表1手動增加一行

stu

1.3 更改表中的數據

#方法一：直接在單元格中修改數據

1.4 插入一行（切片功能）

利用切片功能在[ID]的19行和20行之間插入一行

stu

1.5 刪除數據行

用drop函數刪除前三行

#可以用index=range(0,3)

用切片來刪除0-9行的數據

student

有條件的進行刪除，將表回復為原表，設置表中的Name列中5-14行的數據為空

刪除名字為空的行

missing

#設置index

2、列操作集錦

2.1 給表1增加表2的列（一般數據分析很少講兩張表并列）

這里得理解軸的概念，axis=1代表從左往右進行操作，axis=0（默認）代表從上往下進行操作

student

2.2 增加列

#方法一

#設置序列

2.3刪除列

#刪除列

2.4 插入一列

不能像插入行一樣把DataFrame分成兩片，這里用insert

student

2.5 修改列名

student

2.6 去除空值

<

Part8 鏈接SQL Sever數據庫

略

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 依据某几列累加求和_Python数据分析（2）-pandas versus excel的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。