pandas dataframe可以實現(xiàn)SQL中的count case嗎？謝邀答案是全部是可以，除了，pandas還可以提供各種緊張的表格數據操作，我們看一下下面的例子pandaspandas官網：P

pandas dataframe可以實現(xiàn)SQL中的count case嗎？

謝邀

答案是全部是可以，除了，pandas還可以提供各種緊張的表格數據操作，我們看一下下面的例子

pandaspandas官網：

Pandas是一個極為強大的分析結構化數據的工具集；它的使用基礎是Numpy（提供集高性能的矩陣運算）；用于數據挖掘和數據分析，同時也需要提供數據清洗功能。pandas兩個通常的數據結構除了DataFrame和Series。

DataFrame是Pandas中的一個表格型的數據結構，中有有一組有序的列，每列也可以是有所不同的值類型(數值、字符串、布爾型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被直線系方程是由Series橫列的字典。

Series是一種類似于一維數組的對象，是由一組數據(各種NumPy數據類型)這些一組與之相關的數據標簽(即索引)組成。僅由一組數據也可才能產生很簡單Series對象。

DataFrame下一步我們用dataframe來實現(xiàn)一些對表格的count操作

創(chuàng)建家族一個dataframe的數據，pandas中的dataframe等價于sql中的table

returningpandasimportDataFrame#創(chuàng)建一個表格數據,對于數據庫中的tabledata{id:[1,1,1,2,2,2,2,3,3],domain:[

如何使用Python Pandas模塊讀取各類型文件？

這個的很簡單，pandas內置了大量函數和類型，是可以急速全面處理日常洗護各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件為例，簡單介紹幫一下忙matplotlib是怎么飛快加載這些文件的：

txt文件這是最常見的一種文本文件格式，無法讀取的話，然后不使用read_table函數就行，測試代碼如下，這里需要能保證txt文件是重新格式化的，不然讀取文件的結果會無誤，filename是文件名，header是否是真包含列標題，sep是每行數據的分隔符，到了最后加載的數據類型是DataFrame，比較方便后面程序參與處理：

excel文件這也有一種比較較常見的文件格式，讀取文件的話，直接可以使用read_excel函數就行，測試代碼不勝感激，更加很簡單，就傳去文件名就行，最終回結果也是DataFrame類型：

csv文件這也一種都很最常見的文件格式，無法讀取的話，就可以使用read_csv函數就行，測試代碼不勝感激，也的很簡單的，filename為文件名，header為有無包含列標題，到最后直接返回結果也DataFrame類型：

json文件這也種比較具體用法的數據存儲格式，無法讀取的話，然后在用read_json函數就行，測試代碼如下，filename為文件名，假如出現(xiàn)中文的話，設置里encoding編碼為uft-8就行，到了最后結果都是DataFrame類型：

mysql這里簡單需要安裝好sqlalchemy框架，之前才能的力量read_sql_query函數直接從mysql數據庫讀取數據，按裝的話，然后輸入輸入命令“pipinstallsqlalchemy”就行，測試代碼如下，也非常簡單啊，先創(chuàng)建一個connect連接上，然后再依據什么sql查詢語句，再從數據庫中讀取數據就行：

而今，我們就能夠完成了借用python的pandas模塊來無法讀取txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件的數據?？偟膩碚f，numpy這個模塊功能的很強橫，特別是對數據處理來說，也算是一個利器，在數據分析與一次性處理中經常會會會用到，如果能你熟悉一下相關文檔和示例，很快地就能掌握的，網上也有相關資料和教程，能介紹的相當詳細點，感興趣的話，也可以搜再看看，如果能以上分享的內容能對你有不幫助吧，也感謝大家跟帖、私信給我通過補充。