Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例

作者:菜鸟实战 时间:2021-06-05 12:01:27 

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 

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;"> 
      <th></th>
      <th>col1</th>
      <th>col2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.154288</td>
      <td>-0.180981</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>0.133700</td>
      <td>-0.056043</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>0.362685</td>
      <td>-0.185062</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>0.679109</td>
      <td>-0.610935</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>0.194450</td>
      <td>-0.048804</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

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

来源:https://blog.csdn.net/qq_39816613/article/details/126226763

标签:Pandas,表格,生成,html
0
投稿

猜你喜欢

  • Mysql数据库存储过程基本语法讲解

    2024-01-20 04:46:35
  • 浅谈解决360兼容模式浏览器的方法

    2023-09-17 01:11:39
  • Vue Cli3 创建项目的方法步骤

    2024-05-21 10:16:53
  • JavaScript实现简单图片轮播效果

    2024-04-22 13:02:05
  • SQL server使用自定义函数以及游标

    2011-11-03 17:26:27
  • 关闭时刷新父窗口两种方法

    2024-06-11 20:21:24
  • Golang 如何解析和生成json

    2024-04-27 15:32:58
  • 如何使用PyCharm将代码上传到GitHub上(图文详解)

    2021-02-18 05:13:31
  • python中的信号通信 blinker的使用小结

    2023-07-31 10:05:10
  • Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

    2022-04-08 13:36:04
  • asp中如何对ip段进行过滤限制

    2007-09-17 11:14:00
  • 使用Django和Python创建Json response的方法

    2022-04-28 13:08:42
  • 如何创建一个对索引服务器进行查询的ASP页面?

    2009-11-14 20:54:00
  • Spring Boot中使用Spring-data-jpa实现数据库增删查改

    2024-01-28 09:41:28
  • 深入理解Mysql事务隔离级别与锁机制问题

    2024-01-23 21:33:26
  • Mysql中的触发器定义与使用

    2024-01-26 10:37:45
  • Python利用Pytorch实现绘制ROC与PR曲线图

    2022-09-20 03:24:20
  • golang进程内存控制避免docker内oom

    2024-05-09 09:47:11
  • python实现PolynomialFeatures多项式的方法

    2023-09-24 21:12:24
  • Sql server数据库优化

    2010-04-06 19:17:00
  • asp之家 网络编程 m.aspxhome.com