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使用PandasDataFrame探索十大城市房价与薪资对比

在本篇文章中,我们将通过Pandas库中的DataFrame工具,深入了解中国十大城市的房价与薪资水平,探讨哪些城市的生活成本更为合理。这是学习Python数据分析系列的第82篇原创文章,预计阅读时间约为6分钟。

在本系列的上一篇文章中,我们探讨了Pandas库中的Series结构,今天我们将进一步探索功能更为强大的DataFrame。DataFrame不仅能够承载更多的数据维度,还支持复杂的数据操作,非常适合进行数据分析工作。本文将通过一个实例——分析中国十大城市的房价和薪资情况,来展示DataFrame的强大功能。

什么是DataFrame?

  • DataFrame是一种二维的数据结构,可以被视作是由多个共享相同索引的Series组成的表格。每个列可以包含不同类型的值(如整数、浮点数、字符串等)。
  • 它类似于Excel或SQL数据库中的表格,因此对于熟悉这些工具的用户来说,使用DataFrame会更加直观。
  • DataFrame通过将字典和列表结合的方式,提供了丰富的数据处理能力,使得数据的导入、清洗、分析变得简单高效。

创建DataFrame的方法

  1. 使用字典创建:
    students = {'names': ['Leo', 'Jack', 'James'], 'scores': [100, 90, 80]}
    df = pd.DataFrame(students)
    print(df)
    输出结果为:
     names scores
    0 Leo 100
    1 Jack 90
    2 James 80
  2. 使用字典和列表结合创建:
    scores = {'Scores': [100, 90, 80]}
    names = ['Leo', 'Jack', 'James']
    df = pd.DataFrame(scores, index=names)
    print(df)
    输出结果为:
     Scores
    Leo 100
    Jack 90
    James 80
  3. 使用NumPy数组创建:
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3))
    print(df)
    输出结果为:
     0 1 2
    0 0 1 2
    1 3 4 5
    2 6 7 8

DataFrame的基本操作

包括但不限于数据的选择、修改、删除以及条件筛选等。例如,可以通过索引选择特定行或列,使用条件语句筛选满足特定条件的数据,甚至可以直接修改数据框中的数据。

案例分析:十大城市房价与薪资

为了更好地理解DataFrame的应用,我们将利用2016年中国十大城市的房价和薪资数据进行分析。这些数据将帮助我们了解不同城市的生活成本,并找出性价比最高的城市。

首先,我们需要创建一个包含城市名称、平均房价、房价同比增长率和平均薪资的数据框。然后,我们可以对这些数据进行排序、筛选等操作,以找出房价最高、增长最快以及薪资最高的城市。

通过分析,我们发现北京虽然房价最高且增长速度最快,但其平均薪资也是最高的。此外,重庆成为唯一一个房价下降的城市,同时其薪资水平相对合理,成为了性价比最高的城市。

最后,我们计算了所有城市的平均房价和平均薪资,得出了整体的生活成本概览。希望这次的分析能为读者提供一些关于中国大城市生活成本的洞察。

以上就是使用Pandas DataFrame进行数据探索的基础介绍。后续的文章将继续深入探讨Pandas的高级功能,如数据聚合和分组等。如果您有任何疑问或建议,欢迎留言交流。


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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