数据合并之join

join:默认情况下他是把行索引相同的数据合并到一起

数据合并之merge

merge:按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起

分组和聚合

在pandas中类似的分组的操作我们有很简单的方式来完成

df.groupby(by="columns_name")

grouped = df.groupby(by="columns_name")

grouped是一个DataFrameGroupBy对象，是可迭代的

grouped中的每一个元素是一个元组

元组里面是（索引(分组的值)，分组之后的DataFrame）

 索引和复合索引

简单的索引操作：

Series复合索引

DataFrame复合索引

import pandas  as pd
from matplotlib import pyplot as plt
file_path = "./books.csv"

df = pd.read_csv(file_path)
# print(df.head(4))
# print(df.info())
# data1 = df[pd.notnull(df["original_publication_year"])]
# grouped = data1.groupby(by="original_publication_year").count()["title"]

#不同年份书的平均评分情况
#去除original_publication_year列中nan的行
data1 = df[pd.notnull(df["original_publication_year"])]
grouped = data1["average_rating"].groupby(by=data1["original_publication_year"]).mean()


# #显示所有列
# pd.set_option('display.max_columns', None)
# #显示所有行
# pd.set_option('display.max_rows', None)
# #设置value的显示长度为100，默认为50
# pd.set_option('max_colwidth',100)

_x = grouped.index
_y = grouped.values
#画图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot(range(len(_x)),_y)
print(len(_x))

plt.xticks(list(range(len(_x)))[::10],_x[::10].astype(int),rotation=45)
plt.show()
print(grouped)

#不同年份书的平均评分情况

#使用matplotlib呈现出中国每个城市的数量

# coding=utf-8
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/WINDOWS/Fonts/方正粗黑宋简体.ttf")
file_path = "./starbucks_store_worldwide.csv"

df = pd.read_csv(file_path)
df = df[df["Country"]=="CN"]

#使用matplotlib呈现出中国每个城市的数量
#准备数据
data1 = df.groupby(by="City").count()["Brand"].sort_values(ascending=False)[:25]

_x = data1.index
_y = data1.values

#画图
plt.figure(figsize=(20,12),dpi=80)

# plt.bar(range(len(_x)),_y,width=0.3,color="orange")
plt.barh(range(len(_x)),_y,height=0.3,color="orange")

plt.yticks(range(len(_x)),_x,fontproperties=my_font)

plt.show()