good_data_4.head()
out[411]:
province id *** numbers
0 北京市 11 m 318380
1 北京市 11 f 167421
2 北京市 11
25343
3 北京市 11
n115
4 天津市 12 m 216825
good_frame=pd.dataframe(good_data_4.pivot(index='province',columns='***',values='numbers').fillna(0)) # value 是關心的值，columns和index共同鎖定了value的值。
good_frame.head()
out[412]:
*** na f m n
province
上海市 0.0
314555.0
576499.0
186.0
雲南省 4899.0
53330.0
87002.0
0.0內蒙古自治區 15038.0
138461.0
257813.0
0.0北京市 25343.0
167421.0
318380.0
115.0
台灣省 0.0
1260.0
4516.0
0.0
#建立新的屬性
'北京市':'直轄市',
'天津市':'直轄市',
'上海市':'直轄市',
'重慶市':'直轄市'
}good_data_4['zxs']=good_data_4.province.map(f)
good_data_4.head()
#pivot_table
good_data_4.pivot_table(index='zxs',columns='***',values='numbers',aggfunc=sum)
out[432]:
*** f m n
zxs
直轄市 25343
625445
1151071
301非直轄市 559508
5627190
10761872
2895
#group_by
good_data_4.groupby(['zxs','***']).sum()
out[433]:
numbers
zxs ***
直轄市 25343
f 625445
m 1151071
n 301
非直轄市 559508
f 5627190
m 10761872
n 2895
進製的相互轉化
我們常用的進製包括 二進位制 八進位制 十進位制與十六進製制，它們之間區別在於數運算時是逢幾進一位。十進位制轉二進位制 方法為 十進位制數除2取餘法，即十進位制數除2，餘數為權位上的數，得到的商值繼續除2，依此步驟繼續向下運算直到商為0為止。二進位制轉十進位制 方法為 把二進位制數按權展開 相加即得...
大端小端模式以及相互轉化
大端模式，是指資料的高位元組儲存在記憶體的低位址中，而資料的低位元組儲存在記憶體的高位址中。big endian 小端模式，是指資料的高位元組儲存在記憶體的高位址中，而資料的低位元組儲存在記憶體的低位址。little endian unsigned int value 0x12345678為例 我們...
wchar和char的了解以及相互轉化
今天遇到wchar和char字元轉換的問題，花費了不少的時間。typedef struct tagserialdata serial data,pserial data 這是我定義的結構體 nuwchar是公司自定義的，相當於wchar 但是另外公司的同事把結構體定義成了 struct tagser...