建立資料
透過Python的zip構造出一元組組成的列表作為DataFrame的輸入資料rec。
In [3]: import pandas as pd
In [4]: import random
In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
In [6]: num
Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
In [8]: names = "hello the cruel world en".split()
In [9]: names
Out[9]: ["hello", "the", "cruel", "world", "en"]
In [10]: rec = zip(names, num)
In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"業績" ])
In [16]: data
Out[16]:
姓名 業績
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
DataFrame方法函式的第一個引數是資料來源，第二個引數columns是輸出資料表的表頭，或者說是表格的欄位名。
匯出資料csv
Windows平臺上的編碼問題，我們可以先做個簡單處理，是ipython-notebook支援utf8.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
接下來可以資料匯出了。
In [31]: data
Out[31]:
#在ipython-note裡後加問號可查幫助，q退出幫助
In [32]: data.to_csv?
In [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = True, header = [u"僱員", u"銷售業績"])
將data匯出到out.csv檔案裡，index引數是指是否有主索引，header如果不指定則是以data裡columns為頭，如果指定則是以後邊列表裡的字串為表頭，但要注意的是header後的字串列表的個數要和data裡的columns欄位個數相同。
可到c盤用Notepad++開啟out.csv看看。
簡單的資料分析
In [43]: data
Out[43]:
#排序並取前三名
In [46]: Sorted = data.sort([u"業績"], ascending=False)
Sorted.head(3)
Out[46]:
圖形輸出
In [71]: import matplotlib.pyplot as plt
#使ipython-notebook支援matplotlib繪圖
%matplotlib inline
In [74]: df = data
#繪圖
df[u"業績"].plot()
MaxValue = df[u"業績"].max()
MaxName = df[u"姓名"][df[u"業績"] == df[u"業績"].max()].values
Text = str(MaxValue) + " - " + MaxName
#給圖新增文字標註
plt.annotate(Text, xy=(1, MaxValue), xytext=(8, 0), xycoords=("axes fraction", "data"), textcoords="offset points")
如果註釋掉plt.annotate這行
建立資料
透過Python的zip構造出一元組組成的列表作為DataFrame的輸入資料rec。
In [3]: import pandas as pd
In [4]: import random
In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
In [6]: num
Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
In [8]: names = "hello the cruel world en".split()
In [9]: names
Out[9]: ["hello", "the", "cruel", "world", "en"]
In [10]: rec = zip(names, num)
In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"業績" ])
In [16]: data
Out[16]:
姓名 業績
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
DataFrame方法函式的第一個引數是資料來源，第二個引數columns是輸出資料表的表頭，或者說是表格的欄位名。
匯出資料csv
Windows平臺上的編碼問題，我們可以先做個簡單處理，是ipython-notebook支援utf8.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
接下來可以資料匯出了。
In [31]: data
Out[31]:
姓名 業績
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
#在ipython-note裡後加問號可查幫助，q退出幫助
In [32]: data.to_csv?
In [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = True, header = [u"僱員", u"銷售業績"])
將data匯出到out.csv檔案裡，index引數是指是否有主索引，header如果不指定則是以data裡columns為頭，如果指定則是以後邊列表裡的字串為表頭，但要注意的是header後的字串列表的個數要和data裡的columns欄位個數相同。
可到c盤用Notepad++開啟out.csv看看。
簡單的資料分析
In [43]: data
Out[43]:
姓名 業績
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
#排序並取前三名
In [46]: Sorted = data.sort([u"業績"], ascending=False)
Sorted.head(3)
Out[46]:
姓名 業績
4 en 799201
3 world 613409
2 cruel 278446
圖形輸出
In [71]: import matplotlib.pyplot as plt
#使ipython-notebook支援matplotlib繪圖
%matplotlib inline
In [74]: df = data
#繪圖
df[u"業績"].plot()
MaxValue = df[u"業績"].max()
MaxName = df[u"姓名"][df[u"業績"] == df[u"業績"].max()].values
Text = str(MaxValue) + " - " + MaxName
#給圖新增文字標註
plt.annotate(Text, xy=(1, MaxValue), xytext=(8, 0), xycoords=("axes fraction", "data"), textcoords="offset points")
如果註釋掉plt.annotate這行