自行车业务分析 2.3 总结

1、函数agg的用法及适用范围

data = g1.agg(['mean', 'std', cal_size]) 多种处理

data1 = g1.agg([('average', 'mean'), ('error', 'std'), ('size', cal_size)]) 重命名

g1.agg({'value1': 'sum', 'value2': 'mean'})

2、DataFrame中的loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别

https://blog.csdn.net/wr339988/article/details/65446138

df.loc[2,"A"] 按索引查找

df.iloc[2,2] 按位置查找

df["A"] 按索引查找列

df.A 按索引查找列

at 用法与loc类似 更快 只能找单个元素

iat 同上 iloc

ix：loc和iloc的混合

3、筛选函数的总结，如between \ & \ ~ \ isin \ ==

C.b.between(10,12)

C.b.isin([10,12])

isin：df.E.isin(['a','c'])

4、个人总结第二部分目的及需求

按照地域对销售表现进行细分，计算各区域和重点城市的销售环比

5、建议梳理过程易出错、报错的点，存储到自己的知识库中，以及分享总结