pandas dataframe可以實(shí)現(xiàn)SQL中的count case嗎？謝邀答案是全部是可以，除了，pandas還可以提供各種緊張的表格數(shù)據(jù)操作，我們看一下下面的例子pandaspandas官網(wǎng)：P

pandas dataframe可以實(shí)現(xiàn)SQL中的count case嗎？

謝邀

答案是全部是可以，除了，pandas還可以提供各種緊張的表格數(shù)據(jù)操作，我們看一下下面的例子

pandaspandas官網(wǎng)：

Pandas是一個(gè)極為強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集；它的使用基礎(chǔ)是Numpy（提供集高性能的矩陣運(yùn)算）；用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時(shí)也需要提供數(shù)據(jù)清洗功能。pandas兩個(gè)通常的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)除了DataFrame和Series。

DataFrame是Pandas中的一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，中有有一組有序的列，每列也可以是有所不同的值類(lèi)型(數(shù)值、字符串、布爾型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被直線系方程是由Series橫列的字典。

Series是一種類(lèi)似于一維數(shù)組的對(duì)象，是由一組數(shù)據(jù)(各種NumPy數(shù)據(jù)類(lèi)型)這些一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽(即索引)組成。僅由一組數(shù)據(jù)也可才能產(chǎn)生很簡(jiǎn)單Series對(duì)象。

DataFrame下一步我們用dataframe來(lái)實(shí)現(xiàn)一些對(duì)表格的count操作

創(chuàng)建家族一個(gè)dataframe的數(shù)據(jù)，pandas中的dataframe等價(jià)于sql中的table

returningpandasimportDataFrame#創(chuàng)建一個(gè)表格數(shù)據(jù),對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中的tabledata{id:[1,1,1,2,2,2,2,3,3],domain:[

如何使用Python Pandas模塊讀取各類(lèi)型文件？

這個(gè)的很簡(jiǎn)單，pandas內(nèi)置了大量函數(shù)和類(lèi)型，是可以急速全面處理日常洗護(hù)各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件為例，簡(jiǎn)單介紹幫一下忙matplotlib是怎么飛快加載這些文件的：

txt文件這是最常見(jiàn)的一種文本文件格式，無(wú)法讀取的話，然后不使用read_table函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，這里需要能保證txt文件是重新格式化的，不然讀取文件的結(jié)果會(huì)無(wú)誤，filename是文件名，header是否是真包含列標(biāo)題，sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符，到了最后加載的數(shù)據(jù)類(lèi)型是DataFrame，比較方便后面程序參與處理：

excel文件這也有一種比較較常見(jiàn)的文件格式，讀取文件的話，直接可以使用read_excel函數(shù)就行，測(cè)試代碼不勝感激，更加很簡(jiǎn)單，就傳去文件名就行，最終回結(jié)果也是DataFrame類(lèi)型：

csv文件這也一種都很最常見(jiàn)的文件格式，無(wú)法讀取的話，就可以使用read_csv函數(shù)就行，測(cè)試代碼不勝感激，也的很簡(jiǎn)單的，filename為文件名，header為有無(wú)包含列標(biāo)題，到最后直接返回結(jié)果也DataFrame類(lèi)型：

json文件這也種比較具體用法的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，無(wú)法讀取的話，然后在用read_json函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，filename為文件名，假如出現(xiàn)中文的話，設(shè)置里encoding編碼為uft-8就行，到了最后結(jié)果都是DataFrame類(lèi)型：

mysql這里簡(jiǎn)單需要安裝好sqlalchemy框架，之前才能的力量read_sql_query函數(shù)直接從mysql數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)，按裝的話，然后輸入輸入命令“pipinstallsqlalchemy”就行，測(cè)試代碼如下，也非常簡(jiǎn)單啊，先創(chuàng)建一個(gè)connect連接上，然后再依據(jù)什么sql查詢語(yǔ)句，再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)就行：

而今，我們就能夠完成了借用python的pandas模塊來(lái)無(wú)法讀取txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件的數(shù)據(jù)?？偟膩?lái)說(shuō)，numpy這個(gè)模塊功能的很強(qiáng)橫，特別是對(duì)數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)，也算是一個(gè)利器，在數(shù)據(jù)分析與一次性處理中經(jīng)常會(huì)會(huì)會(huì)用到，如果能你熟悉一下相關(guān)文檔和示例，很快地就能掌握的，網(wǎng)上也有相關(guān)資料和教程，能介紹的相當(dāng)詳細(xì)點(diǎn)，感興趣的話，也可以搜再看看，如果能以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有不幫助吧，也感謝大家跟帖、私信給我通過(guò)補(bǔ)充。