『壹』 怎麼利用pandas做數據分析
1.queryset是查詢集，就是傳到伺服器上的url裡面的查詢內容。Django會對查詢返回的結果集QuerySet進行緩存，這是為了提高查詢效率。也就是說，在你創建一個QuerySet對象的時候，Django並不會立即向資料庫發出查詢命令，只有在你需要用到這個QuerySet的時候才會這樣做。
2.Objects是django實現的mvc中的m，Django中的模型類都有一個objects對象，它是一個Django中定義的QuerySet類型的對象，它包含了模型對象的實例。
3.不能，因為get可能會有異常，可以用filter函數，如下
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 顯示的使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隱含的使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相當於 __id__exact
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『貳』 有人可以代做一下pandas數據分析嗎
下載個Anaconda裝一下，裡面的Spyder非常好用，能直觀地看到你pandas處理的表格（DataFrame變數）
你會發現python很簡單～
『叄』 怎麼利用pandas做數據分析
1.queryset查詢集傳伺服器url面查詢內容Django查詢返結集QuerySet進行緩存提高查詢效率說創建QuerySet象候Django並立即向資料庫發查詢命令需要用QuerySet候才做
2.Objectsdjango實現mvcmDjango模型類都objects象Django定義QuerySet類型象包含模型象實例
3.能get能異用filter函數
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 顯示使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隱含使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相於 __id__exact
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『肆』 求助python大神，工作實例pandas數據分析
你的意思是比較每台機的寬，不符合的挑出來？ 那每台機的返回值是什麼？
你需要些一個函數func func把行變數作為參數，能對每一行操作，然後dataframe.apply(func, axis=1)
『伍』 怎麼利用pandas做數據分析
啟動IPython notebook，載入pylab環境：
ipython notebook --pylab=inline
Pandas提供了IO工具可以將大文件分塊讀取，測試了一下性能，完整載入9800萬條數據也只需要263秒左右，還是相當不錯了。
import
pandas as pd
reader = pd.read_csv('data/servicelogs',
iterator=True)
try:
df = reader.get_chunk(100000000)
except
StopIteration:
print "Iteration is stopped."
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『陸』 怎麼利用pandas做數據分析
基本使用：創建DataFrame. DataFrame是一張二維的表，大家可以把它想像成一張Excel表單或者Sql表。Excel 2007及其以後的版本的最大行數是1048576，最大列數是16384，超過這個規模的數據Excel就會彈出個框框「此文本包含多行文本，無法放置在一個工作表中」。Pandas處理上千萬的數據是易如反掌的sh事情，同時隨後我們也將看到它比SQL有更強的表達能力，可以做很多復雜的操作，要寫的code也更少。
『柒』 怎麼利用pandas做數據分析
Pandas是Python下一個開源數據分析的庫，它提供的數據結構DataFrame極大的簡化了數據分析過程中一些繁瑣操作。
1. 基本使用：創建DataFrame. DataFrame是一張二維的表，大家可以把它想像成一張Excel表單或者Sql表。Excel 2007及其以後的版本的最大行數是1048576，最大列數是16384，超過這個規模的數據Excel就會彈出個框框「此文本包含多行文本，無法放置在一個工作表中」。Pandas處理上千萬的數據是易如反掌的sh事情，同時隨後我們也將看到它比SQL有更強的表達能力，可以做很多復雜的操作，要寫的code也更少。
『捌』 用python數據分析是不是用的pandas
pandas包最基本的功能
1、讀取數據：
data = pd.read_csv('my_file.csv')
data=pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])
sep變數代表分隔符。因為Excel中的csv分隔符是「;」，因此需要顯示它。編碼設置為「latin-1」以讀取法語字元。nrows=1000表示讀取前1000行。skiprows=[2,5]表示在讀取文件時將刪除第2行和第5行
最常用的函數：read_csv, read_excel
還有一些很不錯的函數：read_clipboard、read_sql
2、寫入數據
data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)
index=None將簡單地按原樣寫入數據。如果你不寫index=None，會得到額外的行。
我通常不使用其他函數，比如to_excel，to_json，to_pickle，to_csv，雖然它們也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。
3、檢查數據：
data.shape
data.describe()
data.head(3)
.head(3)列印數據的前3行，.tail()函數將查看數據的最後一行。
data.loc[8]
列印第8行。
data.loc[8, 'column_1']
將第8行值列印在「column_1」上。
data.loc[range(4,6)]
列印第4行到第6行。