Python的Numpy、Scipy、Pandas模塊有什么區(qū)別？當(dāng)我們使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)我們可能需要根據(jù)數(shù)據(jù)幀中其他列的值向Pandas數(shù)據(jù)幀中添加一列。雖然這聽起來很簡(jiǎn)單，但是如

Python的Numpy、Scipy、Pandas模塊有什么區(qū)別？

當(dāng)我們使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)我們可能需要根據(jù)數(shù)據(jù)幀中其他列的值向Pandas數(shù)據(jù)幀中添加一列。

雖然這聽起來很簡(jiǎn)單，但是如果我們嘗試使用if-else條件語句，可能會(huì)變得有點(diǎn)復(fù)雜。幸運(yùn)的是，有一個(gè)簡(jiǎn)單而好的方法可以用numpy做到這一點(diǎn)！

要學(xué)習(xí)如何使用它，讓 讓我們來看一個(gè)具體的數(shù)據(jù)分析問題。我們有超過4000條AAA教育推文的數(shù)據(jù)集。帶有圖片的推文會(huì)獲得更多的贊和轉(zhuǎn)發(fā)嗎？讓 讓我們做一些分析來找出答案！

我們將從導(dǎo)入pandas和numpy并加載數(shù)據(jù)集開始，看看它是什么樣子的。

我們可以看到，我們的數(shù)據(jù)集包含了每條推文的一些信息，包括:

1)日期——推文發(fā)布的日期。

2)時(shí)間——推文發(fā)出的時(shí)間。

3)tweet-tweet的實(shí)際文本

4)提及——推文中提到的任何其他Twitter用戶。

5)照片——推文中包含的任何圖片的URL。

6)replies _ count——推文上的回復(fù)數(shù)量

7 7)retweets _ count-轉(zhuǎn)發(fā)的推文數(shù)量

8)likes _ count——推文上的贊數(shù)。

我們還可以看到照片數(shù)據(jù)的格式有點(diǎn)奇怪。

使用np.wh

python處理excel表格需要下載什么配置文件？

Openpyxl是一個(gè)第三方庫，可以處理xlsx格式的Excel文件。Pip install openpyxl安裝。