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??解決方法：python的版本問題！換成python3就自動(dòng)解決了！當(dāng)然也有其他的方法，這里就不再深究

2，如果有很多列，如何輸出指定的列？

需求情況：有的時(shí)候，數(shù)據(jù)很多，但是只要僅僅對(duì)部分列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的話，要怎么做？

解決方法：

df =pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店鋪分析日?qǐng)?bào)')

?df =df.loc[:,['關(guān)鍵詞','帶來的訪客數(shù)','跳失率']] #訪問指定的列

一行讀取數(shù)據(jù)，第二行訪問指定列

3，如何為數(shù)據(jù)框添加新的列？

需求情況：有一個(gè)表格，里面的列是單價(jià)，數(shù)量，想再輸出一個(gè)總價(jià)的列，或是對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)

解決方法：直接上代碼

from pandas importread_csv;

import pandas;

df = read_csv("1.csv",sep="|");

#把計(jì)算結(jié)果添加為一個(gè)新的列

df['result'] =df.price*df.num    #新的列名，后面是對(duì)應(yīng)的數(shù)值

print (df)

4，如何對(duì)百分號(hào)的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，再將其輸出

需求情況：比較蛋疼的一個(gè)情況，電商很多數(shù)據(jù)都是百分比的，帶有百分號(hào)，不能進(jìn)行直接的計(jì)算，需要對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后再輸出

解決方法：

from pandas importread_csv;

import pandas;

df = read_csv("1.csv",sep="|");

f =df['跳失率'].str.strip("%").astype(float)/100;

f.round(decimals=2) #保留小數(shù)點(diǎn)后面2位

f_str = f.apply(lambda x:format(x, '.2%')); #再轉(zhuǎn)換成百分號(hào)并且保留2位數(shù)（精度可以調(diào)整）

df['跳失率']?= f_str    #重新賦值

5，?如何獲取導(dǎo)入的數(shù)據(jù)有幾行和幾列（數(shù)值）

需求情況：有的時(shí)候需要寫一個(gè)通用腳本，比如隨機(jī)抽樣分析，程序自動(dòng)獲取行和列的話，寫出來的腳本通用性明顯會(huì)很強(qiáng)

解決方法：

df.columns.size  #獲取列數(shù)

df.iloc[:, 0].size #獲取行數(shù)

6，?如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

需求情況：這個(gè)就不用說了，到處都要用到?

解決方法：

df['跳失率'].size  #對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

newDF = df.sort(['曝光量','帶來的訪客數(shù)'], ascending=[True, False]); #多重排序

7，如何刪除指定的列？

需求情況：同樣，十幾列的數(shù)據(jù)，如果你想獲取指定的輸出數(shù)據(jù)，可以用方法2，但是如果想要獲取的數(shù)據(jù)列比較多，只有1-2行不想要，這樣就可以用指定刪除列的方法了

解決方法：

df.columns.delete(1)?

一行代碼搞定！?

總結(jié)：整體來說的，python的語法在做數(shù)據(jù)分析還是相當(dāng)簡單的，很多的需求基本上就是一行代碼搞定！

8，如何添加整行數(shù)據(jù)？

df.append([1,2,34,,5])