1.常用函数dataframedataframe函数# 设计函数 例: import pandas as pd ## 站外购买次数_每日 defoffsite_buy_num(start_time, end_time, partnerid): sql = """ SELECT appId `城市`,left(buyDate,10) `日期`,COUNT(deviceUserId) `购买次数` FROM qyq_TicketSell WHERE buyDate>='%s' https://blog.csdn.net/weixin_44720334/article/details/133686277

2.Pandas常用函数菜鸟教程Pandas 常用函数以下列出了 Pandas 常用的一些函数及使用实例:读取数据函数说明 pd.read_csv(filename) 读取CSV 文件; pd.read_excel(filename) 读取Excel 文件; pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL 数据库读取数据; pd.read_json(json_string) 从JSON 字符串中读取数据; pd.read_html(url) 从https://www.runoob.com/pandas/pandas-functions.html

3.高效数据分析必备:Pandas最常用的十个核心函数Pandas是Python数据分析的利器,其内置函数能大幅简化数据操作流程。本文介绍10个高频函数,结合代码示例,帮助您快速掌握核心功能。 1. apply() 功能:对DataFrame的行或列应用自定义函数。场景:数据转换或复杂计算。 复制 # 示例:计算BMI指数(体重kg/(身高m)^2) https://www.51cto.com/article/813342.html

4.Pandas中DataFrame的属性方法常用操作以及使用示例(四3.16 applymap() --- 根据传入的函数参数处理 DataFrame 对象的每个元素 按列的方向遍历每个元素进行处理,返回一个处理后的新数组,不会修改原数组。 def func(x):print(x, end=' ')if(x>85): return 999else: return 0data = np.floor(np.random.normal(85, 3, (4,3)))df = pd.DataFrame(datahttps://developer.aliyun.com/article/1296538

5.3.2.3pandas的DataFrame数据结构.data参数:可以来自ndarray、series、map、lists、dict、constant、另一个DataFrame等数据结构中的数据; .index参数:行标签; .columns参数:列标签; .dtype参数:每列的数据类型; pandas提供丰富的函数库操作DataFrame数据结构中的数据,以便于数据的分析,包括数据的插入、删除、查看、统计(求和、平均、极值、方差等)。 https://cooc.cqmu.edu.cn/Course/KnowledgePoint/15323.aspx