mysql金額用什么類型？ "數(shù)字類與指的是十進(jìn)制和數(shù)字，是同一類型。嚴(yán)格來說不是數(shù)字類型，因?yàn)樗麄儗?shí)際上是把數(shù)字保存為字符串，其值的每一位(包括小數(shù)點(diǎn))都要占用一個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間，所以這種類型占用的

mysql金額用什么類型？

"數(shù)字類與指的是十進(jìn)制和數(shù)字，是同一類型。嚴(yán)格來說不是數(shù)字類型，因?yàn)樗麄儗?shí)際上是把數(shù)字保存為字符串，其值的每一位(包括小數(shù)點(diǎn))都要占用一個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間，所以這種類型占用的空間很大。

但是，它的突出優(yōu)點(diǎn)是小數(shù)位數(shù)是固定的，不會(huì) "扭曲 "在操作上，它更適用于 "價(jià)格 "和 "金額和金額要求低精度但非常高的精度。

如何使用Python Pandas模塊讀取各類型文件？

Python pandas庫是Python成為數(shù)據(jù)分析優(yōu)秀編程語言的原因之一。Pandas使導(dǎo)入、分析和可視化數(shù)據(jù)變得更加容易。它基于NumPy和matplotlib等軟件包，方便您進(jìn)行大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析和可視化。

在這篇Python數(shù)據(jù)科學(xué)教程中，我們將使用Eric Grinstein捕獲的數(shù)據(jù)，使用熊貓來分析來自流行的視頻游戲評(píng)論網(wǎng)站IGN的視頻游戲評(píng)論。哪個(gè)主持人贏得了 "控制臺(tái)戰(zhàn)爭(zhēng)與游戲(游戲?qū)彶榉矫?？這個(gè)數(shù)據(jù)集將幫助我們找到答案。

當(dāng)我們分析視頻游戲評(píng)論時(shí)，我們將理解關(guān)鍵的熊貓概念，例如索引。您可以在我們的其他Python教程中學(xué)習(xí)更多關(guān)于Python和Pandas的知識(shí)，或者注冊(cè)Python Pandas課程。熊貓也用于我們的許多其他數(shù)據(jù)科學(xué)課程。

請(qǐng)記住，本教程是用Python 3.5編寫的，內(nèi)置在Jupyter Notebook中。你可能用的是較新版本的Python，pandas和Jupyter，但是結(jié)果應(yīng)該基本相同。

用熊貓導(dǎo)入數(shù)據(jù)

如果你正在使用本教程，你需要下載數(shù)據(jù)集，你可以在這里。

我們將采取的第一步是讀取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在逗號(hào)分隔值或csv文件中，其中每行由換行符分隔，每列由逗號(hào)(，)分隔。以下是ign.csv文件的前幾行:

從上面可以看到，文件中的每一行都代表一款游戲，已經(jīng)過IGN審核。這些欄包含關(guān)于游戲的信息:

1) 1)score_phrase— IGN如何用一個(gè)詞描述游戲。這鏈接到它收到的分?jǐn)?shù)。

2)標(biāo)題——游戲的名稱。

3)url—您可以在其中查看完整注釋的URL。

4)平臺(tái)——一個(gè)評(píng)論游戲的平臺(tái)(PC，PS4等。).

5)分?jǐn)?shù)——游戲的分?jǐn)?shù)，從1.0到10.0。6)流派——游戲類型。

7)editors_choice- N如果游戲不是編輯選擇的Y，那么就是。這和分?jǐn)?shù)密切相關(guān)。

8)release _ year——游戲發(fā)布的年份。

9)release _ month——游戲發(fā)布的月份。

10)release _ day——游戲發(fā)布的那一天。

還有一個(gè)包含行索引值的前導(dǎo)列。我們可以放心地忽略該列，但是我們將在后面深入討論哪些索引值。

為了在Python和pandas中有效地處理數(shù)據(jù)，我們需要將csv文件讀入Pandas DataFrame。DataFrame是一種表示和處理表格數(shù)據(jù)的，也就是表格數(shù)據(jù)，比如電子表格。表格數(shù)據(jù)具有行和列的格式，就像我們的csv文件一樣，但是如果我們可以將其作為表格來查看，我們將更容易讀取和排序。

為了讀入數(shù)據(jù)，我們需要使用_csv函數(shù)。這個(gè)函數(shù)將接收一個(gè)csv文件并返回一個(gè)數(shù)據(jù)幀。以下代碼將:

A.導(dǎo)入熊貓庫。為了更快地輸入，我們將其重命名為pd。這是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)約定。你會(huì)經(jīng)?？吹竭M(jìn)口的熊貓和其他人一樣。;pd中的s代碼。

B.將ign.csv讀入DataFrame，并將結(jié)果賦給一個(gè)名為reviews的新變量，這樣我們就可以使用reviews來引用我們的數(shù)據(jù)。

讀完DataFrame，用更直觀的看看我們得到了什么，會(huì)很有幫助。Pandas方便地為我們提供了兩種快速將數(shù)據(jù)打印到表格中的方法。這些功能是:

1)DataFrame.head()—打印DataFrame的前n行，其中n是作為參數(shù)傳遞給函數(shù)的數(shù)字，即DataFrame.head(7)。如果沒有傳遞參數(shù)，默認(rèn)值為5。

2)DataFrame.tail()—打印DataFrame的最后n行。同樣，默認(rèn)值是5。

我們將使用此標(biāo)題方法來查看內(nèi)容評(píng)論:

我們還可以訪問酒店，查看以下線路評(píng)論:

正如我們所看到的，一切都被正確地讀取了——我們有18，625行和11列。

與像NumPy這樣的Python包相比，使用Pandas的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它允許我們擁有不同數(shù)據(jù)類型的列。在我們的數(shù)據(jù)集中，reviews我們有一個(gè)R列，存儲(chǔ)浮點(diǎn)值(比如score)、字符串值(比如score_phrase)和整數(shù)(比如。Elease_year，所以這里會(huì)很難用NumPy，但是熊貓和Python可以處理的很好。

既然我們已經(jīng)正確地讀取了數(shù)據(jù)，讓 讓我們開始構(gòu)建索引審查，以獲得所需的行和列。

用熊貓索引數(shù)據(jù)幀

以前，我們使用這種標(biāo)題方法來打印前5行評(píng)論。我們可以使用該方法來完成同樣的事情。這個(gè)iloc方法允許我們按位置檢索行和列。為此，我們需要指定所需行的位置和所需列的位置。以下代碼通過選擇數(shù)據(jù)集中的第0行到第5行以及所有列來復(fù)制我們的結(jié)果:

讓 讓我們更深入地研究我們的代碼:我們指定了所需的行0:5。這意味著我們希望第5行從位置0到(但不包括)位置。

第一行被認(rèn)為是在位置0，所以選擇行0:5給我們位置0，1，2，3，4。我們還需要所有的列，并使用快捷鍵來選擇它們。它是這樣工作的:如果我們不 不喜歡第一個(gè)位置值，比如:5，假設(shè)我們的意思是0。如果我們忽略最后一個(gè)位置值(如)0:)，則假設(shè)我們指的是數(shù)據(jù)幀中的最后一行或最后一列。我們需要所有的列，所以只指定一個(gè)冒號(hào)((:)，沒有任何位置。這會(huì)將我們的列從0移動(dòng)到最后一列。以下是一些索引示例和結(jié)果:

1)[:5，:]-前5行，以及這些行的所有列。

2)[:，:]-整個(gè)數(shù)據(jù)幀。

3)[5:，5 :]-行從位置5開始，列從位置5開始。

4)[:，0]—第一列，以及該列中的所有行。

5)[9，:]-第十行，以及這一行的所有列。

按位置索引非常類似于NumPy索引。如果想了解更多，可以看看我們的NumPy教程?，F(xiàn)在我們知道了如何通過位置索引，讓 讓我們刪除第一列。;我沒有任何有用的信息:

在Pandas中使用標(biāo)簽在Python中創(chuàng)建索引

既然我們知道了如何按位置檢索行和列，那么就值得研究使用DataFrames的另一種主要方法，即按標(biāo)記檢索。行和列。與NumPy相比，熊貓的主要優(yōu)勢(shì)是每一列每一行都有一個(gè)標(biāo)簽。您可以處理列的位置，但是很難跟蹤哪個(gè)數(shù)字對(duì)應(yīng)于哪個(gè)列。

我們可以使用方法來處理標(biāo)簽，這允許我們使用標(biāo)簽而不是位置進(jìn)行索引。我們可以使用下面的loc方法來顯示r:5，:】沒有太大區(qū)別。這是因?yàn)楸M管行標(biāo)簽可以取任何值，但是我們的行標(biāo)簽與位置完全匹配。您可以在上表的最左側(cè)看到行標(biāo)簽(它們以粗體顯示)。您也可以通過訪問DataFrame的index屬性來查看它們。我們將顯示行索引評(píng)論:

Int64Index([0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23，24，25，26，27，28，29，30，31，32，33，34，35，36，37，38，39，40，41，42，42 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, ...]，dtypeint64)

但是，索引并不總是與位置匹配。在下面的代碼單元中，我們將:

A.從第10行到第20行獲取評(píng)論，并將結(jié)果分配給some_reviews。

B.顯示某些評(píng)論的前5行。

如上圖，在某些_reviews中，行索引從開始，10到20結(jié)束。因此，嘗試將小于10或大于10的數(shù)字20用于loc將導(dǎo)致錯(cuò)誤:

some_reviews.loc[9:21,:]

如前所述，使用數(shù)據(jù)時(shí)，列標(biāo)簽可以使工作更容易。我們可以在loc方法中指定列標(biāo)簽，通過標(biāo)簽而不是位置來檢索列。

我們您還可以通過傳入一個(gè)列表來一次指定多個(gè)列:

熊貓系列物品

我們可以用幾種不同的方法在Pandas中檢索一個(gè)單獨(dú)的列。到目前為止，我們已經(jīng)看到了兩種語法:

1)[:，1]—檢索第二列。

2)reviews . loc[:，scor: 18625，dtyp:浮動(dòng)64

在序列和數(shù)據(jù)幀上也有類似的方法。這里有一些方便的東西:

1)—找出數(shù)據(jù)幀中各列之間的相關(guān)性。

2)—計(jì)算每個(gè)DataFrame列中非空值的數(shù)量。

3)—找出每列中的最大值。

4)—找出每列中的最小值。

5)—求每列的中值。

6)—求每列的標(biāo)準(zhǔn)差。

例如，我們可以使用這個(gè)corr方法來查看是否有任何列與分?jǐn)?shù)相關(guān)聯(lián)。這可以告訴我們是最近發(fā)布的游戲獲得了更高的評(píng)級(jí)(r:得分，L: 18625，dtyp:浮動(dòng)64

所有常用的數(shù)算符都在Python中工作，例如，-、*、/，并將在序列或數(shù)據(jù)幀中工作，并將應(yīng)用于數(shù)據(jù)幀或序列中的每個(gè)元素。

熊貓的布爾索引

既然我們已經(jīng)了解了一些關(guān)于熊貓的基本知識(shí)，讓我們一起來學(xué)習(xí)吧。;讓我們繼續(xù)分析。我們之前看到的，平均來說，在評(píng)分欄中的價(jià)值評(píng)價(jià)是7左右。如果我們想找到所有分?jǐn)?shù)高于平均水平的游戲呢？

我們可以先做個(gè)對(duì)比。Comparison將序列中的每個(gè)值與指定的值進(jìn)行比較，然后生成一個(gè)包含指示比較狀態(tài)的布爾值的序列。例如，使用Python Pandas分析視頻游戲數(shù)據(jù)，我們可以看到哪些行的分?jǐn)?shù)值大于7:

分?jǐn)?shù)_過濾評(píng)論[分?jǐn)?shù)] gt 7

分?jǐn)?shù)_過濾器

0真

1正確

2正確

3正確

4正確

5錯(cuò)誤

6錯(cuò)誤

7正確

8假

9假

10正確

11真實(shí)的

12個(gè)錯(cuò)誤

13正確

14對(duì)...

18610假

18611錯(cuò)誤

18612正確

18613正確

18614正確

18615正確

18616真

18617正確

18618正確

18619正確

18620正確

18621正確

18622錯(cuò)誤

18623正確

18624正確

Nam:得分，L: 18625，dtyp:·波爾

對(duì)于布爾序列，我們可以使用它在序列包含值的數(shù)據(jù)幀中選擇行True。因此，我們只能選擇得分大于7的行評(píng)審:

您可以使用多個(gè)篩選標(biāo)準(zhǔn)。假設(shè)我們?cè)趯ふ野l(fā)布Xbox One得分超過0的第7場(chǎng)比賽。在下面的代碼中，我們:

A.為兩個(gè)條件設(shè)置過濾器:

1)檢查分?jǐn)?shù)是否大于7。

2)檢查平臺(tái)是否等于Xbox One。

B.應(yīng)用篩選器僅查看所需的行。

C.head方法打印的前5行是filtered_reviews。

當(dāng)使用多個(gè)條件進(jìn)行篩選時(shí)，將每個(gè)條件放在括號(hào)中并用amp符號(hào)分隔是很重要的。

熊貓圖

現(xiàn)在我們知道了如何篩選，我們可以創(chuàng)建圖表來觀察Xbox One和PlayStation 4的回溯分布。這將幫助我們確定哪個(gè)主機(jī)的游戲更好。

我們可以通過直方圖來做到這一點(diǎn)，直方圖將繪制不同得分范圍內(nèi)的頻率。我們可以使用該方法為每個(gè)控制臺(tái)制作一個(gè)直方圖。這種方法在幕后使用流行的Python繪圖庫matplotlib來生成漂亮的繪圖。

繪圖方法默認(rèn)為繪制折線圖。我們需要傳入關(guān)鍵字參數(shù)kindhist來繪制直方圖。在下面的代碼中，我們:

A.內(nèi)聯(lián)調(diào)用%matplotlib在Jupyter筆記本中設(shè)置繪圖。

B.過濾評(píng)論，僅包含相關(guān)數(shù)據(jù)。

C.畫分?jǐn)?shù)欄。

我們還可以談?wù)凱S4:

從我們的柱狀圖可以看出，與PlayStation相比4 Xbox One，一款收視率較高的游戲。

顯然，這只是冰山一角，這涉及到我們可以用來分析數(shù)據(jù)集的潛在方向，但我們已經(jīng)有了一個(gè)良好的開端:我們使用Python和pandas導(dǎo)入了數(shù)據(jù)集，學(xué)會(huì)了使用各種索引方法來選擇我們想要的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并進(jìn)行了一些快速的探索性數(shù)據(jù)分析，以回答我們一開始遇到的問題。