大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数组编程dataframe的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python数组编程dataframe的解答，让我们一起看看吧。
pandas dataframe可以实现SQL中的count case吗？
谢邀
答案是完全可以，除此之外，pandas还提供各种复杂的表格数据操作，我们看看下面的例子
python数组编程dataframe,python数组代码
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pandas***：
***s://pandas.pydata.org/
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和，同时也提供数据清洗功能。pandas两个主要的数据结构包括DataFrame和Series。
DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。
（图片来源网络，侵删）
Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。
接下来我们用dataframe来实现一些对表格的count操作
创建一个dataframe的数据，pandas中的dataframe等价于sql中的table
（图片来源网络，侵删）
当我们使用Python进行数据分析时，有时可能需要根据DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame添加一列。
尽管这听起来很简单，但是如果我们尝试使用if-else条件语句来做，可能会变得有些复杂。值得庆幸的是，有一种使用numpy做到这一点的简单，好方法!
要学习如何使用它，我们来看一个特定的数据分析问题。我们拥有4,000多个AAA教育推文的数据集。附有图像的推文会获得更多的赞和转发吗?让我们做一些分析找出答案!
我们将从导入pandas和numpy开始，并加载数据集以查看其外观。
我们可以看到我们的数据集包含有关每个推文的一些信息，包括：
1)date —推文发布的日期
2)time —发推文的时间
3)tweet -该推文的实际文本
4)mentions -推文中提及的任何其他Twitter用户
5)photos —推文中包含的任何图像的URL
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：
这是最常见的一种文本文件格式，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现中文乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：
这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：
到此，以上就是小编对于python数组编程dataframe的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数组编程dataframe的2点解答对大家有用。
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