业务场景：

招聘数据探索分析
1、读取数据并存为一个名叫job_info的据框。
2、将列命名为：['公司’，’岗位’，’工作地点’，’工资’，’发布日期]。
3、哪个岗位招聘需求最多？
4、取出9月3日发布的招聘信息。
5、找出工作地点在深圳的数据分析师招聘信息。

第三问哪个岗位招聘需求最多？首先用value_counts() 统计岗位这一列每个元素出现的个数，返回结果是Series

goal = Series.idxmax()

import pandas as pd
job_info = pd.read_csv('job_info.csv',header=None,names=('公司','岗位','工作地点','工资','发布日期'),encoding = 'gbk')
a = job_info.loc[:,'岗位'].value_counts()   #统计岗位这一列每个元素出现的个数
b = a.idxmax()  # 找出招聘需求最多的岗位
data_9_3 = job_info[job_info['发布日期'] == '09-03']    # 取出9月3日的招聘信息
data5 = job_info[(job_info['工作地点'] == '深圳') & (job_info['岗位'] == '数据分析师')]   #找出工作地点在深圳的数据分析师招聘信息
                    业务场景：招聘数据探索分析1、读取数据并存为一个名叫job_info的据框。2、将列命名为：['公司’，’岗位’，’工作地点’，’工资’，’发布日期]。3、哪个岗位招聘需求最多？4、取出9月3日发布的招聘信息。5、找出工作地点在深圳的数据分析师招聘信息。            第三问哪个岗位招聘需求最多？首先用value_counts()   统计岗位这一列每个元素出现的个数，返回结果是Series         &
li = ["要", "不要", "再考虑下", "要", "不要", "要"]
print(f"年轻人，你“{max(li, key=li.count)}”记得给博主点个赞哦！")
print(f"列表中出现次数最多的元素是：{max(li, key=li.count)} ，总出现次数：{li.count(max(li, key=li.count))}")
				
前段时间有一个朋友说遇到一个数据分析的面试题，今天来和大家分享一下。
题目是这样的：有一个姓名列表，列表中有很多名字，且有些名字是重复的，要求是找出出现次数最多的名字，以及出现的次数。
from pandas import DataFrame, Series
import pandas as pd
import numpy as np
name_list = ["张三", "李四", ...
				
python之数据分析pandas（5）
数据分析主要还是通过一些数学方法统计结合可视化来进行的，今天我们学习一下pandas的数据统计函数，来进行进一步的数据分析。主要有汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数和协方差。
我们还是用的上次的天气的数据，读取数据之后，把温度的“℃”单位去掉，把温度的类型转换为‘int32’类型，和以前的步骤一样。然后开始我们的统计学习。
汇总类统计
汇总统计的函数有describe()函数，将数据分析之后，输出它们的有效数据行（count）、平均数（mean）、
 作为PANDS模块的一部分进行项目工作
数据集信息和上下文
Fisher的Iris数据集由统计学家Ronald Fisher在1936年的一篇论文中引入，该论文名为“在分类学问题中使用多次测量”，作为线性判别分析的示例。 线性判别分析是统计和其他领域中用于查找特征的线性组合的方法，这些特征可表征或分离两类或更多类对象或事件。 费舍尔还负责方差分析（ANOVA）测试的开发。 数据集由150个实例组成，由3种虹膜的50个样本组成。 从每个样本中测量出4个特征。 这些是-萼片的长度和宽度以及花瓣的长度和宽度。 一类（或种）与另一类是线性可分离的；另一类（或种）是线性可分离的。 其他不是。
 该图显示了数据集中包含的不同物种以及数据集中测量的项目。
（来源：  :  ）
 该数据集通常用于机器学习，尤其是在统计分类技术中。 它被广泛认为是说明统计图形，多元统计和机器学习领
作者：马格达莱纳·马利克（Magdalena Malik）
 - DATASET iris_csv.csv从网上下载- 
 -数据集的描述鸢尾花数据集或费舍尔的鸢尾花数据集是由英国统计学家，优生学家和生物学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在其1936年论文中引入的多元数据集。判别分析。 由于爱德加·安德森（Edgar Anderson）收集了该数据以量化三个相关物种的鸢尾花的形态变化，因此有时将其称为“安德森的鸢尾花”数据集。 在加斯佩半岛上收集了这三个物种中的两个“全部来自同一牧场，并在同一天进行采摘，并由同一个人使用相同的器具在同一时间进行测量” 
 数据集包含3个类别，每个类别有50个实例，其中每个类别都表示一种鸢尾花植物：
数据集包含五个属性下的一组150条记录：
				
文章目录Python Dataframe1、创建并显示包含数据数组的一维数组类对象2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、
Python Dataframe
1、创建并显示包含数据数组的一维数组类对象
import pandas as pd
ds = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])
print(ds)
0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
dtype: int64
				
words = [
    'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
    'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
    'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes',
				
pandas.read_csv 是一个 Python 库中的函数，用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。它的各参数含义如下：
- filepath_or_buffer：CSV 文件的路径或 URL，或者是一个可读取的文件流对象。
- sep：CSV 文件中的字段分隔符，默认为逗号。
- delimiter：与 sep 相同，用于指定字段分隔符。
- header：指定哪一行作为 DataFrame 的列名，默认为第一行。
- names：自定义列名，如果 header=None，则必须指定。
- index_col：用于指定哪一列作为索引列。
- usecols：用于指定读取哪些列。
- dtype：指定每一列的数据类型。
- skiprows：跳过指定的行数。
- nrows：读取指定的行数。
- skip_blank_lines：是否跳过空行。
- na_values：指定哪些值应该被视为缺失值。
- parse_dates：指定哪些列应该被解析为日期类型。
- infer_datetime_format：是否自动推断日期格式。
- keep_date_col：是否保留日期列。
- encoding：指定文件编码方式。
- squeeze：是否将单列 DataFrame 转换为 Series。
- thousands：千分位分隔符。
- decimal：小数点分隔符。
                    CSDN-Ada助手: 
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                离线解锁 CodeCombat 全关卡教程 使用docker安装实现
                    山治5510: 
                    大哥能不能教我一下
                离线解锁 CodeCombat 全关卡教程 使用docker安装实现
                    中南自动化学院“智能控制与优化决策“至渝: 
                    这个我也不太清楚，前端网络这块我还是个小白