pythondataframe取⼀列中的前3个字符_Python⼊门数据分析
Python适合做哪种数据分析？①数据指的是 结构化数据，即：“⼀维数组或⼆维数组”，也可以这样理解：“⼆维数组是1个表格，⼀维
数组是它的某1列”；②分析指的是对微观数据进⾏ 数学统计，获得宏观的结果；python使⽤pandas库做数据分析。 pandas给数据分析
提供了哪些⽀持？①针对数据，提供了2种 数据类型： Series和 DataFrame，分别描述列和表格；②针对分析，提供了 sql统计查询、以
及 链式调⽤函数，它们基于Series和DataFrame做运算 pandas⽀持读写哪些类型的存储介质？在数据分析之前，我们要 读取数据，并转
换成pandas提供的数据类型：Series或DataFrame；在数据分析之后，我们要 存储结果，将Series或DataFrame数据写⼊存储介质。基
础库中提供的数据 读写⽅法⽐较繁琐，pandas提供了更简洁的⽅式，本⽂关注下⾯3种常⽤的存储介质：①内存中的list和dic② excel⽂件
③ sqlite3数据库
相关python库
①基础库是  pandas
②读写excel需要 openpyxl
pip install pandas openpyxl 安装数据分析⽤到的库
1.pandas数据读写
①在内存中，⼆维数据有2种组织⽅式：按⾏组织的字典列表、按列组织的列表字典，它们都可以与DataFrame相互转换。
import pandas as pd# 1)按⾏组织data1 = [{    'name': 'test1',    'age': 30,    'sex': 1}, {    'name': 'test2',    'age': 25,    'sex': 0}, {    'name': 'test3',    'age': 40,    'sex':
②在excel⽂件中，有多个标签页sheet；每个sheet对应⼀个DataFrame；通常，sheet中的第⼀⾏是 标题⾏，它表明了列结构。
import pandas as pd# 读excel⽂件# 1个excel由多个sheet组成# 每个sheet中有1个标题⾏，它说明了数据的列结构sheet = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\D
③在sqlite3种，我们放弃写sql的⽅式，直接⽤函数读写DataFrame，相当⽅便。
import pandas as pdimport sqlite3db = 'pandasDemo.db't(db) as conn:    records = [("张三", 25, 1), ("李四", 26, 0), ("王五", 35, 1), ("刘七", 40, 1 2.sql统计查询
pandas⽤函数实现了sql统计查询：
import pandas as pddata = [{    'name': 'test1',    'age': 30,    'sex': 1,    'power': 90}, {    'name': 'test2',    'age': 25,    'sex': 0,    'power': 60}, {    'name': 'test3',    'ag 3.链式调⽤函数
jQuery有链式操作、java有流式编程、linux有管道命令，殊途同归：都是将数据放到“⽣产线”上，分多个步骤依次处理。它使得代码更
简洁、可读性更好，python⾃然也要赶上潮流。
pandas针对不同的计算粒度，给DataFrame提供了3个链式函数：
①applymap(元素函数, 参数)：对每个元素 进⾏函数计算
②apply(数组函数, 参数)：对每⼀列 进⾏函数计算
③pipe(矩阵函数, 参数)：对整个矩阵 进⾏函数计算
我们在拿到数据后，只需选择合适的数学函数(numpy和scipy库⾥有很多)，按次序加到“⽣产线”(applymap/apply/pipe)上就⾏。
下⾯的例⼦，演⽰了链式函数的⽤法：
import pandas as pdimport numpy as npdata = [{    'name': 'test1',    'age': 30,    'sex': 1,    'power': 90}, {    'name': 'test2',    'age': 25,    'sex': 0,    'power': 60}, { 4.⽰例：软考合格⼈员分析
数据来源：宁夏⼈事考试中⼼公布的《2019年下半年软考合格⼈员名单》
《2019年下半年软考合格⼈员名单》
⽬标：哪些单位在本次软考中收获较⼤思路：①⽤pandas直接读取下载到的名单②取“⼯作单位”、“报考级别”这两列③ 量化每个⼈的
成绩：⾼级3分、中级2分、初级1分 ④按“⼯作单位”分组，计算每个单位的总分 ⑤按总分给“⼯作单位”排序 ⑥将排序结果写⼊新的
excel⽂件 代码如下：
import pandas as pdimport numpy as npexcelPath = r'E:\迅雷下载\W020200417550914075528.xls'resultPath = r'E:\迅雷下载\软考参与单位排名.xlsx'def eveluateS VSCode运⾏结果：
python怎么读取excel某一列
输出的excel内容：
总结：
①数据库能做的统计查询，pandas都能⼲，⽽且更快 ②链式操作是pandas的特⾊，就像对⼀盘蔬菜进⾏多个环节的深加⼯；每次加⼯调
⽤⼀个数学函数，⽽python能调⽤的数学函数远远超过任何数据库

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