python數據實例分析

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假設我們的數據是這樣的，無異常無缺失值，下面我通過幾個問題，我們來練習用Pandas進行探索性數據分析～

year	name	salary	title
2001	aa	1500	first
2002	bb	4300	first
2003	cc	7000	second
2001	dd	5000	third

我們將數據讀取后命名為df

import pandas as pd
df['salary'].max()

同樣的，最低（min）、平均（mean）。

突然想到了SQL，是不是一句話的事情，select...from...where... 當然，我們的pandas也是一句話的事情：

df[df['name']=='bb']['salary']

那我們就定位到收入最高的行～

df[df['salary']==df['salary'].max()]
# or
df.loc[df['salary'].idxmax()]

是不是自然而然想到了分組，group by?

df.groupby('year').mean()['salary']

這里使用nunique()函數，之前有一個小伙伴和我交流中就發現沒有搞懂nunique()函數和unique()函數之間的區別，現在應該懂了吧？

df['title'].nunique()

讀到這里，這篇“python數據實例分析”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道。

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