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pandas按条件筛选数据 python一般用来做什么?

浏览量:1539 时间:2021-03-15 06:16:57 作者:admin

python一般用来做什么?

谢谢邀请:python作为现在一门非常火的语言,它的运用场景非常的广泛,其实很多开发语言都可以用在不同的领域做开发.python并不为特定目的而产生。不过它就是一个通用的脚本语言,也被称做胶水语言,胶水是指,python借助C语言接口,几乎可以驱动所有已知的软件,模块。 只要我们用到的,通常你都能找到一个开源的库。安装后就可以驱动它。无论是数据库,网络,互联网,图形,游戏,科学计算,GUI,OA,自动控制,甚至宇航员都在用。

我们现在就只说python,python可以用来做:

1.系统编程2.图形处理3.数学处理4.文本处理5.数据库编程6.网络编程7.Web编程8.多媒体应用9.pymo引擎10.黑客编程11.用Python写简单爬虫12:人工智能.

看到这么多运用场景是不是觉得非常厉害..但是python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么,这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。

但这也不影响python现在的地位,很多人加入python大军,因为入门快,简单,学习成本相对低,他有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作.

要知道,google最早的搜索引擎就是python写的.

希望我的回答能帮助到你.我是bang-bang ,特长软件开发.

学Python一定要会算法吗?

刚开始入门时,不是必须学好算法的。但是随着技术的深入,算法还是需要的,不然只能干点"搬砖"的活儿。

1、学好软件开发离不开计算机理论基础,如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术,这些都是不问题,先入门,这些慢慢的都可以补上。

2、关于算法,它是软件开发的灵魂,没有好的算法写不出优秀的程序。

3、如何学习算法,首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起,里面有些基础算法,然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好,一般就够用了)。还有网上有很多论坛,算法网站,为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言,但语言在算法层面都相通的,明白算法模型才是最重要的。

4、万事开头难,只要入门,剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。

希望能帮到你




python使用groupby之后怎么给分组之后的列名?

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算,如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。 1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集(以DataFrame的形式): 123456789101112 >>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({"key1":["a", "a", "b", "b", "a"],... "key2":["one", "two", "one", "two", "one"],... "data1":np.random.randn(5),... "data2":np.random.randn(5)})>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one 假设你想要按key1进行分组,并计算data1列的平均值,我们可以访问data1,并根据key1调用groupby: 123 >>> grouped = df["data1"].groupby(df["key1"])>>> grouped

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