Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例_python_

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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