文章目录
1. matplotlib (plt)==1.1 美化风格ggplot & 显示调整==
2. pandas (pd)==2.1 concat 数据组合====2.2 split 字符串分割====2.3 loc iloc数据提取====2.4 groupby====2.5 value_counts()====2.6 drop_duplicates 去重====2.7 head 取前五行数据====2.8 merge将两个表格合并====2.9 sort_value 排序==
3. numpy (np)==3.1 常见计算np.round、np.floor、np.ceil、np.where====3.2 astype 类型转换==
4. re 正则5. seaborn 可视化图表
1. matplotlib (plt)
1.1 美化风格ggplot & 显示调整
ggplot是matplotlib的一种美化风格最后三行是调整一些plt显示的问题
2. pandas (pd)
2.1 concat 数据组合
pd.concat是pandas数据组合，https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/79488445 这篇博客有详细介绍，默认是下图组合方式。
2.2 split 字符串分割
pandas字符串分割，把“-”两端分开，分成两列：
原始： 分割后：
2.3 loc iloc数据提取
pandas中loc用于提取数据，默认提取行数据。 https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 区别： loc根据索引，而iloc根据行列编号。如图：
2.4 groupby
以上是求不同城市平均工资的平均值 groupby用法 https://www.jianshu.com/p/42f1d2909bb6
2.5 value_counts()
value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。
.nlargest(11) 取最大的10个值。
2.6 drop_duplicates 去重
https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78559091/
2.7 head 取前五行数据
2.8 merge将两个表格合并
https://blog.csdn.net/zhouwenyuan1015/article/details/77334889
2.9 sort_value 排序
https://blog.csdn.net/wendaomudong_l2d4/article/details/80648633
by:str or list of str；如果axis=0，那么by=“列名”；如果axis=1，那么by=“行名”；ascending:布尔型，True则升序，可以是[True,False]，即第一字段升序，第二个降序
3. numpy (np)
3.1 常见计算np.round、np.floor、np.ceil、np.where
https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80775256
3.2 astype 类型转换
4. re 正则
re.findall 正则匹配
5. seaborn 可视化图表
seaborn可视化，官方网站https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html aspect 宽高比 size 图表的大小 xlim x轴限制范围
博客 https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78820654
