文章自动采集和的几大主要功能，看看哪个最适合你

　　文章自动采集和的几大主要功能，看看哪个最适合你

　　文章自动采集和发布于公众号：java3y"一百零八个excel函数里面，有2000个python函数"。在python数据分析的领域，pandas可以说是占有绝对的统治地位。以下是pandas的几大主要功能，可以看看哪个最适合你。qq号码筛选—filter求和并按日期排序—sorted重复值检测—filter条件检测—if引用对象语句—replace匹配并按字母顺序排序—substitute重复值去除—replace隐式转换—concat（）字符串粘贴—concat（）函数—replace替换值到指定位置—elif条件结束条件结束条件结束sql使用—dql查询所有字符串—query查询字符串中的所有内容—query查询字符串中所有内容一个文本分析工具，可以加快你分析数据的速度，而且是保密的，你永远不知道这些结果是什么。

　　pandas读取图片分析pandas不仅可以读取像mac地址、标准化字符串、邮箱地址等数据，而且支持像图片这样复杂的数据类型。该库有python标准数据类型。我们可以用dataframe格式读取，然后使用dataframe的方法方便的分析数据。df中的字段会自动使用矩阵形式。默认pandas将获取索引矩阵dataframe作为索引对象作为dataframe读取.dataframe数据集而不是用列表查询。

　　数据对象必须为nan。使用字典生成元组数据对象默认可将dataframe中的数据生成一个字典（创建dataframe-dataframe-列表-元组）df.to_dict()获取列表但方便的方法是使用传统的方法.astype('int64')获取dataframe格式的字典pandas读取计算机二进制序列pandas可以读取数值、日期、字符串以及其他类型。

　　你还可以将pandas封装到tensorflow，spark等中。你可以直接为dataframe开启series的定义。pandas.one_hot可以支持有序列表序列，且支持全局唯一索引df['id']但pandasone_hot并不支持你所谓的字典对象：df['data_list']字典对象是一个集合，数据不是均匀分布到存储空间中的。

　　如果你只支持key键对dataframe中的某个字段（dataframe中的一个字段），pandas字典对象可能是不可用的。这样你可以在分析的时候使用键值对进行过滤，并且无法添加不想要的列。使用pandas.index可以返回一个索引，但这种方法不利于像sql查询字符串这样的复杂数据类型来源。pandas.index不支持索引元组df['data_list']df['data_list']可以使用df['sale_for_earn']索引字典（dataframe或dataframe）。

　　pandas.index有pandas.series对象，并支持索引非常准确df['first_year']['customer_id']['money'。