自行车业务分析 1.2 总结

1、计算上下两行之间相除或相乘等一系列方法的函数使用方法罗列

a=pd.Series([1,2,3,4,5])

a.shift():[NaN,1,2,3,4] 向下移动n位

a.diff():[NaN,1,1,1,1] 原来的数-shift后的数

a*a.shift():[NaN,2,5,12,20]

a/a.shift():[NaN,2,1.5,1.33,1.25]

2、总结DataFrame与Series类型区别

https://blog.csdn.net/u012474716/article/details/78550391

Series 一维 index和value组成

apply

DataFrame 二维 有多个Series组成 index、columns和value组成

apply(axis=) applymap()

3、总结DataFrame专用的排序函数和列表的排序函数

DataFrame和Series排序

a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,4))

b=list(np.random.rand(4))

a.sort_index(axis=1,ascending=False)

a.sort_values(0,axis=1,ascending=False)

c=sorted(b,reverse=True)

4、总结存储到mysql的几种形式（覆盖、追加等）
engine = create_engine("mysql://frogdata05:Frogdata!123@106.15.121.232:3306/datafrog05_adventure?charset=utf8")

overall_sales_performance.to_sql('pt_overall_sale_performance_1',con=engine,if_exists='replace')

if_exists='replace'：覆盖

if_exists='append'：追加

if_exists='fail'：失败（默认）