python数据实例分析

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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～

year	name	salary	title
2001	aa	1500	first
2002	bb	4300	first
2003	cc	7000	second
2001	dd	5000	third

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）。

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']

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()]

是不是自然而然想到了分组，group by?

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

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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新闻标题：python数据实例分析
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