【Python实战】Pandas：让你像写SQL一样做数据分析（二）

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分类专栏： 大数据见微 文章标签： python pandas sql 数据分析 开发语言
于 2016-07-19 20:10:00 首次发布
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本文是Pandas数据分析系列的第二部分，主要探讨如何使用Pandas进行更复杂的数据操作，如添加数据行和列、转换为字典、获取Top值、排序编号、左连接、自定义函数应用、处理重复值以及将数据写入MySQL数据库。通过实例详细讲解了每一种操作的实现方法。

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1. 引言

前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作，本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作。为了方便后面实操，先给出一份简化版的设备统计数据：

0	android	NLL	387546520	2099457911
0	ios	NLL	52877990	916421755
1	android	魅族	8995958	120369597
1	android	酷派	9915906	200818172
1	android	三星	16500493	718969514
1	android	小米	23933856	290787590
1	android	华为	26706736	641907761
1	ios	苹果	52877990	916421755
2	android	小米-小米4	2786675	55376581
2	android	魅族-m2-note	4642112	130984205
2	android	OPPO-A31	4893428	62976997
2	ios	苹果-iPhone-6s	5728609	99948716

其中，第一列表示维度组合编号，第二列表示操作系统类型，第三列为维度值(NLL表示缺失，即第一行、第二行表示操作系统的统计，其余表

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你需要安装： pip install sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install pymysql -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import pandas as pd # SQLAlchemy是Python编程语⾔下的⼀款开源软件。提供了SQL⼯具包及对象关系映射（ORM）⼯具 from sqlalchemy import create_engine df
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