Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例

这篇文章主要介绍了Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值…

这篇文章主要介绍了Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下!

一、Pandas如何将表格的前几行生成html

实战场景:Pandas如何将表格的前几行生成html

1.1主要知识点

文件读写基础语法Pandasnumpy

实战:

1.2创建 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运行结果

<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如何计算一列数字的中位数

实战场景:Pandas如何计算一列数字的中位数

2.1主要知识点

文件读写基础语法Pandasnumpy

实战:

2.2创建 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直接算中位数
print(df["col2"].median())
#用50%分位数
print(df["col2"].quantile())

2.3运行结果

-0.2076894596485453-0.2076894596485453

三、Pandas如何获取某个数据列最大和最小的5个数

实战场景:Pandas如何获取某个数据列最大和最小的5个数

3.1主要知识点

文件读写数据合并Pandasnumpy

实战:

3.2创建 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))
 
#合并两个Series到DF
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
df.columns = ['col1', 'col2']
 
# 取最大的五个数
 
print(df["col2"].nlargest(5))
print()
# 取最小的五个数
print(df["col2"].nsmallest(5))

3.3运行结果

12 1.60762317 1.40425519 0.67588713 0.345030Name: col2, dtype: float64

16 -1.22087718 -1.21532411 -1.0037148 -0.9366075 -0.632613Name: col2, dtype: float64

四、Pandas如何查看客户是否流失字段的数据映射

实战场景:Pandas如何查看客户是否流失字段的数据映射

4.1主要知识点

文件读写基础语法Pandasnumpy

4.2创建 python 文件

"""
Churn:客户是否流失
Yes -> 1
No -> 0
实现字符串到数字的映射
"""
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运行结果

No 5174Yes 1869Name: Churn, dtype: int64

0 51741 1869Name: Churn, dtype: int6

作者: liuzhihao

为您推荐

返回顶部