扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
这篇文章给大家分享的是有关python中DataFrame运算的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
创新互联专注为客户提供全方位的互联网综合服务,包含不限于做网站、网站设计、江宁网络推广、微信平台小程序开发、江宁网络营销、江宁企业策划、江宁品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等,从售前售中售后,我们都将竭诚为您服务,您的肯定,是我们最大的嘉奖;创新互联为所有大学生创业者提供江宁建站搭建服务,24小时服务热线:18980820575,官方网址:www.cdcxhl.com
1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。
1、算术运算
data["open"].add(3).head() # open统一加3 data["open"] + 3 data.sub(100).head() # 所有统一减100 data - 100 data["close"].sub(data["open"]).head() # close减open
2、逻辑运算
query(expr) expr:查询字符串
isin(values) 判断是否为values
data[data["p_change"] > 2].head() # p_change > 2 data[(data["p_change"] > 2) & (data["low"] > 15)].head() data.query("p_change > 2 & low > 15").head() # 判断'turnover'是否为4.19, 2.39 data[data["turnover"].isin([4.19, 2.39])]
3、统计运算
describe()
能够直接得出很多统计结果,count,mean,std,min,max等。
data.describe() data.max(axis=0) data.idxmax(axis=0) #最大值位置
感谢各位的阅读!关于“python中DataFrame运算的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流