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Python数据分析完结篇

  • 2026-10-11 08:07:50
Python数据分析完结篇
#Python数据分析
sep='::'
是用两个冒号 :: 把每一列隔开的
iloc[0]:按位置取第 0 行
mean_ratings=data.pivot_table('rating',index='title',columns='gender',aggfunc='mean')
pivot_table 就是 Excel 里的「数据透视表」,用来分组、交叉统计.values='rating'要统计、计算的字段:评分;aggfunc='mean'聚合方式:求平均值
ratings_by_title=data.groupby('title').size()
.size()统计每一组有多少行
sorted_by_diff[::-1][:10]

[::-1]:从头到尾,步长-1,就是倒着取数据。

def add_prop(group):
  • def:固定语法,用来声明「我要定义一个函数」
  • add_prop:这个函数名叫什么。
  • (group):函数的形参,调用这个函数时,会传进来一个东西,在函数内部用group这个名字代表它。
top1000.reset_index(inplace=True,drop=True)

把 top1000 这个 DataFrame 重新生成从 0 开始的默认数字索引,并且:drop=True:丢掉原来的旧索引,不把它变成普通列;inplace=True:直接原地修改原数据,不用赋值.。

 subset.plot(subplots=True, figsize=(12, 10), grid=False)

subplots=True把每一列单独分成一个小画布(子图),不是全部画在同一张图里。

grid=False不显示背景网格线;

# 从name列提取最后一个字母get_last_letter = lambda x: x[-1]last_letters = names.name.map(get_last_letter)last_letters.name = 'last_letter'table = names.pivot_table('births', index=last_letters,                            columns=['sex', 'year'], aggfunc=sum)

定义一个匿名 lambda 函数,起名叫 get_last_letter,作用:传入一个字符串 x,返回最后一个字符x[-1] Python 取最后一位的写法;names.name是名字这一列;.map(函数):对这一列每一个元素都执行一遍这个函数;last_letters.name = 'last_letter',设置列名叫 last_letter.

  • 提取所有人名最后一个字母,做透视表:
  • 行:名字最后一个字母;
  • 列:性别 + 年份;
  • 值:对应出生人数总和
Python数据分析历时几个月终于快看完了,大部分理解了,但是还没有灵活运用,举一反三。学海无涯、进一寸有一寸的欢喜。下本书再见。 

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