VP38 统计618的销售额pandas数学函数文件读取表格数据选择需要输出的行与列sum()函数统计总和选择需要统计的列value_counts()函数统计每个元素出现的次数VP39 短视频用户数据分析最大值max（） 最小值min（）分位数median（）  quantile（）均值mean（） 方差var（）  标准差std（）众数mode（）---round() 四舍五入函数---使用方法: round(number,digits)1.digits>0，四舍五入到指定的小数位2.digits=0,四舍五入到最接近的整数使用方法: round(number,digits)1.digits>0，四舍五入到指定的小数位.2.digits=0/只有number这个参数,四舍五入到最接近的整数.3.digits<0，在小数点左侧进行四舍五入.在python3中，round(1.0/2.0)=0;在python2中，round(1.0/2.0)=1VP40 不同等级会员的购买力知识点:pandas分组按单列分组groupby('name')按多列分组groupby([ 'name’，'age' ])unique()函数，生成去重组nuique()函数，去重后的个数，相当于unique()的长度

# VP38 统计618的销售额 # pandas数学函数 # 文件读取表格数据 # 选择需要输出的行与列 # sum()函数统计总和 # 选择需要统计的列 # value_counts()函数统计每个元素出现的次数 import pandas as pd jf = pd.read_csv('Order.csv') #type=object是不同的，其占用的内存现在充满了存储在内存其他地方的Python对象的指针（很像Python列表实际上只是对象指针的列表，而不是对象本身）。使用函数时会默认str类型，故而读取文件本体不能加 dtype=object。 print(jf[jf.date=='...

# VP36 筛选618的订单 # 知识点:pandas多列输出 # --选择多列-- # data[['name','age']]新表格组成的列表[] # --行列交叉选择-- # data[['name','age']].loc[0]新列表第一行，有.是调用函数 # data[['name','age']][]其他筛选，注意无. import pandas as pd df = pd.read_csv( 'Order.csv', sep=',', # dtype={'order_num': str, 'price': int, 'data': str,'shop_name': str} d...

今天做了一道难题一道中等题，2h。DAY-5-VP31 多部门的打工人DAY-5-VP32 计算题目难度

DAY4-今天太晚啦，3个题摸摸鱼VP28-VP30

DAY1-20230805，VP1-10,共10题题;DAY2-20230806,VP11-21，共11题题;7号摸鱼看剧，《莲花楼》真香，没学蛋疼org。DAY3-20230808，VP22-27，共5题题;虽说5小时学Python就是扯淡，但是今天扯了没蛋的牛妹。让牛妹疼，则我不蛋疼。

第一天