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一、Pandas如何将表格的前几行生成html1.1主要知识点1.2创建 python 文件1.3运行结果二、Pandas如何计算一列数字的中位数2.1主要知识点2.2创建 python 文件2.3运行结果三、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3.2创建 python 文件3.3运行结果四、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4.2创建 python 文件4.3运行结果

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Pandasnumpy

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

(资料图片)

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Pandasnumpy

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Pandasnumpy

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Pandasnumpy

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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