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python數(shù)據(jù)實例分析

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數(shù)據(jù)

假設(shè)我們的數(shù)據(jù)是這樣的,無異常無缺失值,下面我通過幾個問題,我們來練習用Pandas進行探索性數(shù)據(jù)分析~

yearnamesalarytitle
2001aa1500first
2002bb4300first
2003cc7000second
2001dd5000third

問題1: 最高薪水是多少?

我們將數(shù)據(jù)讀取后命名為df

import pandas as pd
df['salary'].max()

同樣的,最低(min)、平均(mean)。 

問題2: bb的薪水是多少?

突然想到了SQL,是不是一句話的事情,select...from...where... 當然,我們的pandas也是一句話的事情:

df[df['name']=='bb']['salary']  
  

問題3: 收入最高的人是誰?

那我們就定位到收入最高的行~

df[df['salary']==df['salary'].max()]
# or
df.loc[df['salary'].idxmax()]
  

問題4: 每年所有的員工平均收入?

是不是自然而然想到了分組,group by?

df.groupby('year').mean()['salary']  
  

問題5: 有多少個職稱?

這里使用nunique()函數(shù),之前有一個小伙伴和我交流中就發(fā)現(xiàn)沒有搞懂nunique()函數(shù)和unique()函數(shù)之間的區(qū)別,現(xiàn)在應該懂了吧?

df['title'].nunique()

讀到這里,這篇“python數(shù)據(jù)實例分析”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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