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python数据实例分析

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数据

假设我们的数据是这样的,无异常无缺失值,下面我通过几个问题,我们来练习用Pandas进行探索性数据分析~

yearnamesalarytitle
2001aa1500first
2002bb4300first
2003cc7000second
2001dd5000third

问题1: 最高薪水是多少?

我们将数据读取后命名为df

import pandas as pd
df['salary'].max()

同样的,最低(min)、平均(mean)。 

问题2: bb的薪水是多少?

突然想到了SQL,是不是一句话的事情,select...from...where... 当然,我们的pandas也是一句话的事情:

df[df['name']=='bb']['salary']  
  

问题3: 收入最高的人是谁?

那我们就定位到收入最高的行~

df[df['salary']==df['salary'].max()]
# or
df.loc[df['salary'].idxmax()]
  

问题4: 每年所有的员工平均收入?

是不是自然而然想到了分组,group by?

df.groupby('year').mean()['salary']  
  

问题5: 有多少个职称?

这里使用nunique()函数,之前有一个小伙伴和我交流中就发现没有搞懂nunique()函数和unique()函数之间的区别,现在应该懂了吧?

df['title'].nunique()

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网页题目:python数据实例分析
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