在这篇文章中，我们总结了Pandas的5个技巧。我希望这些技巧能帮助你完成日常的任务，并为你节省很多时间。
代码：https://github.com/kunalj101/Data-Science-Hacks/blob/master/Code/Pandas_conditional_formatting.ipynb
import pandas as pd data = pd.read_excel("../Data/salesman_performance.xlsx") data data.style def highlight_green(sales): color = 'green' if sales > 80 else 'black' return 'color: %s' % color formatting = data.iloc[:,1:6].style.applymap(highlight_green) formatting 视频：https://youtu.be/vuirWysk_BA
虽然Pandas提供了大量的操作，但我将在这里向你展示一个简单的操作。例如，我们有对应于每个销售人员的销售数据。我想查看的是销售价值高于80的。
可以使用Pandas的style属性将条件格式应用于数据框。事实上，条件格式是根据某种条件对数据帧应用视觉样式的操作。
这是我最喜欢的Pandas技巧之一。这个技巧让我有能力直观地定位特定条件下的数据。
代码：https://github.com/kunalj101/Data-Science-Hacks/blob/master/Code/map%20python.ipynb
#样本数据 data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'age': [22, 26, 33, 44, 50], 'profession' : ['data engineer', 'data scientist', 'entrepreneur', 'business analyst', 'self-employed'], 'city': ['Gurgaon', 'Bangalore', 'Gurgaon', 'Pune', 'New Delhi']} df = pd.DataFrame(data) df # 城市与州 map_city_to_states = { 'Gurgaon' : 'Haryana', 'Bangalore' : 'Karnataka', 'Pune' : 'Maharashtra', 'New Delhi' : 'Delhi'} # 将城市列映射为州 df['state'] = df['city'].map(map_city_to_states) df 视频：https://youtu.be/XkwQOy5RZWY
现在需要添加另一列，说明相应的状态。你会怎么做？如果数据集的范围是10行，你可以手动执行，但是如果有数千行呢？使用Pandas map会更有利。
让我们举一个有趣的例子。我们有一个虚拟的雇员数据集。此数据集由以下列组成–姓名、年龄、职业、城市。
Pandas map()用于根据输入对应关系将序列中的每个值映射到其他值。实际上，这个输入可以是一个序列、字典，甚至是一个函数。
map是另一个提供高度灵活性和实际应用的重要操作。
代码：https://github.com/kunalj101/Data-Science-Hacks/blob/master/Code/groupby_in_pandas.ipynb
#导入数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv('../Data/loan_train.csv') df.head() # 男女平均收入 df.groupby(['Gender'])[['ApplicantIncome']].mean() # 平均贷款金额不同的财产地区，如城市，农村 df.groupby(['Property_Area'])[['LoanAmount']].mean() # 比较不同教育背景的贷款状况 df.groupby(['Education'])[['Loan_Status']].count() 视频：https://youtu.be/fK-6ZlPvZYU
嗯，Pandas的groupby可以非常有效地解决这个问题。首先根据属性区域划分数据。其次，我们将mean()函数应用于每个类别。最后，我们将它们组合在一起，并将其打印为新的数据帧。
让我们再看一次贷款预测数据集，假设我想看看给来自不同财产领域的人的平均贷款额，比如农村、半城市和城市。花点时间来理解这个问题陈述并思考如何解决它。
Groupby操作包括根据特定条件拆分对象，应用函数，然后组合结果。
这种操作在数据科学家和分析师的日常生活中经常执行。Pandas提供了一个基本的函数来执行数据分组，即Groupby。
代码：https://github.com/kunalj101/Data-Science-Hacks/blob/master/Code/binning_data.ipynb
import pandas as pd df = pd.read_csv('titanic.csv') from sklearn.utils import shuffle # 随机化 df = shuffle(df, random_state = 42) df.head() bins = [0,4,17,65,99] labels =['Toddler','Child','Adult','Elderly'] category = pd.cut(df['Age'], bins = bins, labels = labels) df.insert(2, 'Age Group', category) df.head() df['Age Group'].value_counts() df.isnull().sum() 视频：https://youtu.be/WQagYXIFjns
为了执行Binning，我们使用cut()函数。这对于从连续变量到离散变量非常有用。
例如，你的数据中有一个连续变量，年龄。但你需要一个年龄组来进行分析，比如儿童、青少年、成人、老年人。实际上，Binning非常适合解决我们这里的问题。
数据可以有两种类型-连续的和离散的，这取决于我们的分析要求。有时我们不需要连续变量中的精确值，但需要它所属的群体。
注意：记住把每个条件放在括号内。
import pandas as pd data = pd.read_csv('../Data/loan_train.csv') data.head() data2 = data.loc[(data['Education'] == 'Not Graduate') & (data['ApplicantIncome'] <= 5400)] data2视频：https://youtu.be/hc4or_RF5M8
我们将挑选一排还没有毕业、收入低于5400英镑的客户。让我们看看我们该怎么做。
例如，我使用一个关于贷款预测的数据集。
行的条件选择可以基于由逻辑运算符分隔的单个语句中的单个条件或多个条件。
首先，数据探索是必要步骤。Pandas为进行各种分析提供了一种快速简便的方法。其中一个非常重要的技巧是根据条件选择行或过滤数据。
OA管理系统开发是企业管理中不可或缺的一环。随着信息化程度的不断提高，企业需要更加高效地管理自己的各项业务。传统的管理方式已经难以满足现代企业的需求，因此，OA管理系统的出现为企业管理带来了新的解决方案。
OA管理系统是指一种基于计算机网络技术和信息化管理思想的系统，主要用于企业的内部管理和业务处理。OA管理系统开发的过程中，需要针对企业的具体业务进行分析和定制化开发，以满足企业的实际需求。
OA管理系统开发的重要性主要表现在以下几个方面：
首先，OA管理系统可以大大提高企业的管理效率。通过OA管理系统，企业可以实现信息共享、流程优化、自动化处理等功能，从而加快业务处理速度，提高工作效率。此外，OA管理系统还可以实现远程办公，为企业的管理和员工的工作带来更加灵活的选择。
其次，OA管理系统可以提高企业的管理水平。OA管理系统可以实现对企业各项业务的全面管理，包括人力资源、财务、采购、销售等方面。通过OA管理系统，企业可以及时获取各项业务的数据，并进行分析和预测，从而为企业的战略决策提供更加科学的依据。
最后，OA管理系统可以提高企业的安全性。OA管理系统可以实现对企业数据的保护和控制，防止数据泄露和恶意攻击。此外，OA管理系统还可以实现权限管理，对企业的敏感数据进行访问限制，从而保障企业的数据安全。
综上所述，OA管理系统开发对于企业管理的重要性不可忽视。只有建立了高效、科学、安全的OA管理系统，企业才能更好地适应信息化发展的趋势，提高管理水平，实现可持续发展。
文章结束。