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figure_data = names.births.sum().reset_index() # 每年每个性别的出生人口数 print(figure_data.head()) # plt.figure() # plt.plot(figure_data[figure_data.sex == 'M'].year, figure_data[figure_data.sex == 'M'].births, label='male') # plt.plot(figure_data[figure_data.sex == 'F...
ascending=False) 3 ...: return group.prop.cumsum().searchsorted(q) + 1 4 ...: 5 6 In [42]: diversity = top1000.groupby(['year','sex']).apply(get_quantile_count) 7 8 In [43]: diversity = diversity.unstack('sex') 9 10 In [44]: diversity.head() 11 ...
我们感谢,但不要求署名。署名通常包括标题、作者、出版商和 ISBN。例如:“Python for Data Analysisby Wes McKinney(O'Reilly)。版权所有 2022 年 Wes McKinney,978-1-098-10403-0。” 如果您觉得您对代码示例的使用超出了合理使用范围或上述许可,请随时通过 permissions@oreilly.com 与我们联系。
PythonDataAnalysis 使用Python进行数据分析练习 创建该存储库是为了保留一些有关公共数据集的数据分析练习。 此处的代码是使用以Python语言开发的。 执照 这些代码在GPL下可用。 这意味着您可以下载它们,研究它们,进行更改,与其他人共享,但是在任何情况下都不能在商业软件中使用它们或与他们一起赚钱。 谢谢你来看我。
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