小羊加油-优快云博客

原创 Python打卡Day6—Pandas表格样式&数据可视化

就是用背景高亮标记出空值，应用.highlight_null() 即可将空值高亮显示，同时用null_color参数可以指定该高亮的颜色。面积图是一种有效的数据可视化工具，用于展示数据的趋势、比较不同组之间的差异以及理解数据的部分与整体关系。Pandas 的样式是一个可视化的方法，像Excel一样对特定数据进行加粗、标红、背景标黄等，为了让数据更加清晰醒目，突出数据的逻辑和特征。将每个学生的分数，进行加总和计算平均数，并保留两位小数，把分数低于120的学生，用红色进行标记即可。

2025-02-25 22:39:03 1689

原创 Python打卡Day5—Pandas窗口数据&数据读写

Pandas 提供了窗口函数（Window Functions）用于在数据上执行滑动窗口操作，可以对数据进行滚动计算、滑动统计等操作。其中，custom_function是自定义的窗口函数，data是窗口中的数据，result是窗口函数的计算结果。其中，window=7表示窗口的大小为7，即计算每7个数据的最小值。其中，window=5表示窗口的大小为5，即计算每5个数据的标准差。其中，window=7表示窗口大小为7，即计算每7个数据的最大值。一、Pandas 窗口数据。二、Pandas 数据读写。

2025-02-25 19:08:35 472

原创 Python打卡Day4—Pandas文本数据&时间数据

在pandas中，时间序列（Times Series）是一种特殊的数据类型，用于处理时间相关的数据。（二十六）partition() 把字符串数组切割为DataFrame，注意切割只是切割成为三部分，分隔符前，分隔符，分隔符后。其中，start是起始时间，end是结束时间，frep是频率，这里设置为‘D’表示每天。（三十二）index() 查找给定字符串的位置，注意，如果不存在这个字符串，那么会报错。（十五）slice_replace() 使用给定的字符串，替换指定的位置的字符。

2025-02-22 20:07:51 1658

原创 Python打卡Day3—Pandas数据重塑

根据索引（index）、列（column）（values）值，对原有DataFrame（数据框）进行变形重塑，俗称长表转宽表。通俗的说，就是根据不同列的数据统计了频数。• df.stack/unstack 数据堆积。（三）数据透视pd.pivot_table()• df.pivot_table 数据透视表。（四）数据堆叠（Stack/Unstack）（五）数据交叉表（pd.crosstab）（一）数据变形 df.pivot()• df.cross 数据交叉表。（二）数据融合pd.melt()

2025-02-20 22:37:01 282

原创 Python打卡第二天——Pandas简介数据类型及数据处理

1、DataFrame：二维的表格型数据结构,可以理解为Series的容器，通俗地说，就是可以把Series放到DataFrame里面，它是一种二维表格型数据的结构，既有行索引，也有列索引。在 agg()函数里应用聚合函数计算结果，如 sum()、mean()、count()、max()、min()等，用于对每个分组进行聚合计算。Pandas作为Python数据分析的核心包，提供了大量的数据分析函数，可以用于数据处理、数据抽取、数据集成、数据计算等基本的数据分析手段。先分组：根据某列数据的值进行分组。

2025-02-19 21:37:31 1211 1

原创 Python打卡第一天——Anaconda安装及Python基础知识

如果是自定义安装位置的，也同样可以从“开始”---->点击文件夹“Anaconda3(64-bit)”--->右击下一级任意一个图标--->“更多”---->“打开文件位置”(这里如果看到的是快捷方式，需要在右击一下文件，打开文件位置）就可以文件的自定义安装位置直接复制粘贴即可。2、然后点击右侧“新建”，新建变量。1、打开“我的电脑”---->“属性”---->“高级系统设置”--->“环境变量”--->“系统变量”中的“Path”双击。一般步骤：定义函数--->调用函数---->输出结果。

2025-02-18 18:54:21 478

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