目录
实战场景:Pandas如何从字符串中解析某一数据,并统计多于一次的该数据
文件读写
基础语法
Pandas
list
马上安排!
- import pandas as pd
-
- df = pd.read_json('market.json')
- # profile形如:^AEX (Holandia)
- #遍历
- df['country'] = df['profile'].map( lambda x: x.split("(")[1].split(")")[0]
- )
- print(df.head(5))
-
- df_counts = df["country"].value_counts()
- print(df_counts)
- print(list(df_counts[df_counts > 1].index))
profile time price change pct_change reference_price open low high country
0 ^AEX (Holandia) 14:12 548.73 7.95 (+1.47%) 540.78 546.55 544.72 550.72 Holandia
1 ^ATX (Austria) 14:11 2147.90 17.68 (+0.83%) 2130.22 2131.47 2118.71 2163.92 Austria
2 ^ATXC (Grecja) 14:13 621.82 -2.80 (-0.45%) 624.62 627.48 621.82 631.70 Grecja
3 ^BEL20 (Belgia) 14:11 3251.39 30.51 (+0.95%) 3220.88 3252.21 3228.77 3266.11 Belgia
4 ^BUX (Węgry) 14:12 32831.01 534.27 (+1.65%) 32296.74 32421.05 32421.05 32865.43 Węgry
Rosja 2
Wielka Brytania 2
Holandia 1
Finlandia 1
Turcja 1
Szwajcaria 1
Czechy 1
Portugalia 1
Norwegia 1
Szwecja 1
Dania 1
Austria 1
Hiszpania 1
Włochy 1
Niemcy 1
Francja 1
Węgry 1
Belgia 1
Grecja 1
Polska 1
Name: country, dtype: int64
['Rosja', 'Wielka Brytania']
菜鸟实战,持续学习!