Python中Pandas時間加減如何表示？使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#從pandas庫中引用DataFramed

Python中Pandas時間加減如何表示？

使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#從pandas庫中引用DataFramedf_obj=DataFrame()#創(chuàng)建DataFrame對象df_obj.dtypes#查看各行的數(shù)據(jù)格式df_obj.head()#查看前幾行的數(shù)據(jù)，默認前5行df_obj.tail()#查看后幾行的數(shù)據(jù)，默認后5行df_obj.index#查看索引df_obj.columns#查看列名df_obj.values#查看數(shù)據(jù)值df_obj.describe#描述性統(tǒng)計df_obj.T#轉(zhuǎn)置df_obj.sort(columns=‘’)#按列名進行排序df_obj.sort_index(by=[‘’，’’])#多列排序，使用時報該函數(shù)已過時，請用sort_valuesdf_obj.sort_values(by=[""，""])同上!

為什么Python效率這么低，還這么火？

在很多時候，性能不是瓶頸。大約80%的應用，對性能要求不高。

為什么現(xiàn)在Python一下子就不火了？

打開招聘網(wǎng)站搜索發(fā)現(xiàn)，Python的招聘崗位雖然沒有老牌的Java語言那么多，但薪資普遍非常高。

無論你是否清楚這個事實，Python實際上已經(jīng)不是一門年輕的編程語言了。雖然Python也不如其它一些語言那么年長，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。Python第一次發(fā)布的時間是在1991年，雖然這些年它也經(jīng)歷了相當大的改變，但Python現(xiàn)在的用處跟當時并沒有什么差別。

其實這幾年P(guān)ython還是比較火的，為什么這么說，首先有幾個原因：

1. 出現(xiàn)時間早

Python大約誕生于90年代。這不僅意味著它有足夠的時間成長，還獲得了一個龐大的粉絲群體。

2. 適合初學者

Python已經(jīng)存在了數(shù)十年，程序員們可利用這段時間寫出優(yōu)質(zhì)的教程。除此之外，Python的語法也很容易理解。

3. 用途廣泛

Python已經(jīng)存在了相當長的時間，開發(fā)人員們根據(jù)不同目的制作出了不同的程序包?，F(xiàn)在，幾乎所有的東西都能打包。

Python由于其簡潔優(yōu)美和極高的開發(fā)效率，得到了國內(nèi)越來越多公司的青睞，會有越來越多的公司選用Python進行網(wǎng)站W(wǎng)eb、搜索引擎（Google）、e68a84e8a2ade799bee5baa6e997aee7ad9431333433633437云計算（OpenStack）、大數(shù)據(jù)、人工智能（AlphaGo）、科學計算等方向的開發(fā)。有人預言，Python會成為繼C 和Java之后的第三個主流編程語言，有著廣闊的發(fā)展前景！

Python 在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、Web開發(fā)等方面都大有發(fā)揮之處，再加上人工智能大量依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相關(guān)崗位人才的稀缺，Python現(xiàn)在的職位可謂是炙手可熱。

所以現(xiàn)在學習Python還是可以的，比較熱門