) as writer: avg_gender_income_df.to_excel(writer, sheet_name='Average_Gender_Income')# 加载文档,并且指定工作表wb = load_workbook(file_name)sheet = wb['Average_Gender_Income']# 创建柱状图chart1 = BarChart()chart1.type = "col"chart1.style = 10chart1.title = "基于性别与消费数据之下...
```pythonimport dask.dataframe as dd# 读取大型CSV文件，使用Dask DataFrame代替pandas DataFrameddf = ...
dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 2.1 缺失值在Series的应用 2.2 缺失值在DataFrame中的应用 dropna()默认会删除任何含有缺失值的行 2.3 dropna 参数how-any(只要含有任何一个 ) all(全部为缺失值时删除) 2.4 dropna参数axis=0( 按行) axis=1 (按列) 默认按行 输...
n_train=500# numberoftraining points n_test=500# numberoftesting points n_features=6# numberoffeatures X_train,X_test,y_train,y_test=generate_data(n_train=n_train,n_test=n_test,n_features=n_features,contamination=contamination,random_state=123)# Make the 2d numpy array a pandas datafram...
AverageOfUpperTRange —℃— 每日最高气温平均值 MaxOfLowerTRange —℃— 低带日气温最高记录 MinOfLowerTRange —℃— 低带日气温最低记录 AverageOfLowerTRange —℃— 低带日气温平均值 RainingDays — Day — 花季期间降水量大于零的总天数 ...
(c) = np.average(c) ### 3.6.2 加权平均值 t = np.arange(len(c)) np.average(c, weights=t) ## 3.8 极值 np.min(c) np.max(c) np.ptp(c) 最大值与最小值的差值 ## 3.10 统计分析 np.median(c) 中位数 np.msort(c) 升序排序 np.var(c) 方差 ## 3.12 分析股票收益率 np.diff...
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame() df["data"] = np.random.rand(30) # 创建数据 print(df) # 数据也可以是series格式 # 简单移动平均 simp_moving_avg = df["data"].rolling(window=3, center=True, min_periods=1).mean() window表示平均窗口数据量多少; ...
df.describle()方法的结果是一个 DataFrame,因此,你可以通过引用列名和行名来获得percentage和grade的平均值。 df.describe()["grade"]["mean"]df.describe()["percentage"]["mean"] df.describe()也可以用于特定的列。让我们将此函数应用于等级列。
df.drop(axis=None) # Deletes a specified column To drop all the rows, we will have to pass all the indexes inside pandas.DataFrame.drop(), by using df.index, we can pass the entire row and column structure in this method.Let us understand with the help of an example,...
group_by = df.groupby(['Sex']) # Returns a groupby object for values from one columngroup_by.first() # Print the first value in each group 计算性别分组的所有列的平均值 average = df.groupby(‘Sex’).agg(np.mean) 统计数据 我们可能熟悉Excel中的数据透视表,可以轻松地洞察数据。类似地,我们...