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Pandas将表格的前几行生成html代码示例

时间:2022-08-23 编辑:袖梨 来源:一聚教程网

本篇文章小编给大家分享一下Pandas将表格的前几行生成html代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。

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

Pandas

numpy

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

col1 col2
0 0.154288 -0.180981
1 0.133700 -0.056043
2 0.362685 -0.185062
3 0.679109 -0.610935
4 0.194450 -0.048804

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

Pandas

numpy

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

Pandas

numpy

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 1.607623

17 1.404255

19 0.675887

13 0.345030

Name: col2, dtype: float64

16 -1.220877

18 -1.215324

11 -1.003714

8 -0.936607

5 -0.632613

Name: 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

Pandas

numpy

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 5174

Yes 1869

Name: Churn, dtype: int64

0 5174

1 1869

Name: Churn, dtype: int6

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