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