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5. 使用`groupby`方法按照'cate'列进行分组，然后对每个分组使用`count`方法计算'title'列的数量。6. 遍历分类名称列表，对于每个分类，如果'title'列包含该分类名称，则在对应的列中将相应行的值设为1。1.先读取CSV文件，并将'timeStamp'列转换为日期时间格式，并设置为DataFrame的索引。4. 从'title'列中提取分类信息，并创建一个新的列'cate'来存储分类。2.从'title'列中提取分类信息，并创建一个新的列'cate'来存储分类。

使用matplotlib绘制折线图，x轴表示年份，y轴显示每个年份的平均书籍评分。准备数据用于绘图，年份作为x轴标签，平均评分作为y轴的值。设置了pandas显示的最大行数、列数和宽度。列中nan值的行，以便后续分组时不受影响。列进行分组，并计算每个年份下书的平均评分。读取了包含书籍数据的CSV文件。文件大小：1,000.3 K|

这段代码首先连接到MongoDB数据库，并从指定的集合中查询数据。然后，它遍历查询结果，提取每条记录中的特定字段，并将这些字段存储在一个字典中。这些字典被添加到一个列表中，最后将这个列表转换为一个DataFrame。接着，它设置了pandas的显示选项，以便更好地查看DataFrame。最后，它打印了DataFrame的前1行，并将'info'列的字符串按'/'分割成列表。下方代码的主要目的是从MongoDB数据库中获取数据，并使用pandas库将其转换为DataFrame。文件大小：423.7 K|

如果在方括号中写入一个整数或整数数组，我们将取行；如果写入一个字符串，我们将取列。最后，我们打印了前20行，在这段代码中，我们首先读取了一个CSV文件并创建了一个DataFrame。的CSV文件，并将其转换为一个pandas的DataFrame对象。列的值对DataFrame进行了降序排序。接下来，我们使用方括号。列中值大于800且小于1000的所有行，并打印这些行。列的数据类型，它是一个pandas的Series对象。下面为代码涉及到的csv文件。这段代码首先读取了一个名为。文件大小：55.3 K|

然后，我们从DataFrame中提取了电影评分的数据。接着，我们计算了电影评分的最大值和最小值，并根据这两个值计算了直方图的组数列表。最后，我们设置了图形的大小，绘制了电影评分的分布直方图，并显示了图形。然后，我们从DataFrame中提取了电影时长的数据。接着，我们计算了电影时长的最大值和最小值，并根据这两个值计算了直方图的组数。最后，我们设置了图形的大小，绘制了电影时长的分布直方图，并显示了图形。请注意，直方图的组数是通过一个循环动态生成的，每0.5分为一组，从1.6开始，直到最大评分值。

【代码】pandas基本用法。

按照国家分组，并统计每个国家店铺的数量# 统计中国每个省店铺的数量# 数据按照多个条件进行分组，返回Series# 数据按照多个条件进行分组，返回DataFrame# 索引的方法和属性print(grouped1.index) # 打印分组后的索引，即每个分组的键。