按性别统计名字数量，显示前10名

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df.index 获取行索引 df.columns 获取列索引 df.axes 获取行及列索引 df.T 行与列对调 df. info() 打印DataFrame对象的信息 df.head(i) 显示前...i 行数据 df.tail(i) 显示后 i 行数据 df.describe() 查看数据按列的统计信息创建一个DataFrame DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引，若不手动赋值...non-null int64 职业 0 non-null object dtypes: int64(1), object(3) memory usage: 200.0+ bytes df.head(i) 显示前...i 行数据 df.head(2) 运行结果：若想要显示前几列数据，可用df.T.head(i) df.tail(i) 显示后 i 行数据 df.tail(2) 运行结果： df.describe...() 查看数据按列的统计信息可显示数据的数量、缺失值、最小最大数、平均值、分位数等信息年龄 count 5.000000 mean 23.800000 std

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【mongoDB查询进阶】聚合管道(二) -- 阶段操作符

sort 排序操作符，用于根据一个或多个字段对文档进行排序 $limit 限制操作符，用于限制返回文档的数量 $skip 跳过操作符，用于跳过指定数量的文档 $count 统计操作符，用于统计文档的数量..., : { : }, ... } } _id是必须的，用作分组的依据条件示例：将用户(users)按性别...db.users.aggregate([{ $group : { _id: '$sex' } }]); 返回结果： [ { _id: 'male' }, { _id: 'female' } ] 进阶示例：将用户(users)按性别...（sex）分组分组后使用计算各自性别的平均年龄统计不同的性别的人数，并以count返回 db.users.aggregate([ { $group : {...，显示他的发表文章的总次数，和他自己的信息文章按照作者分组,统计次数按照次数从高到低排序截取头5名关联用户信息不输出文章_id 操作 db.articles.aggregate([ {

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改变显示的列名： SELECT 字段名1 as 新名字,字段名2 as 新名字，字段名3 as 新名字,…FROM 表名; SELECT name as xingming,sex as xingbie...GROUP BY 分组条件：查询性别和名字，按性别分组： SELECT sex,name FROM student GROUP BY sex ?...统计每个学生的名字和选择了几门课程。（小提示：内连接，分组） 4. 统计选择了两门课以上的学生姓名和选择的课程数量。（小提示：内连接，分组，having） 5....统计选择了两门课以上的学生姓名和选择的课程数量,按选课数量倒排返回2条记录。（小提示：内连接，分组，having，limit） 6....统计选择了两门课以上的学生姓名和选择的课程数量,按选课数量倒排从第一条记录开始返回2条记录。（小提示：内连接，分组，having，limit）

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287万篇CS文献数据分析：性别差距100年难消除，男女搭配协作更累？

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玩转大数据系列之Apache Pig高级技能之函数编程（六）

chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ; --------pig函数1测试----------------- --定义按名字分组...318/z'); --dump a; -------pig函数3测试------------------ --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量 r...= myfilter(a,'age',20); dump r; 在上面的脚本中，散仙定义了三个函数，（1）分组统计数量（2）自定义输出存储（3）自定义过滤并结合（1）统计数量...chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ; --------pig函数1测试----------------- --定义按名字分组.../318/z'); --dump a; -------pig函数3测试------------------ --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量 r = myfilter

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【MySQL】DQL-查询语句全解（附带代码演示＆案例练习）

注意事项：执行顺序： where>聚合函数>having 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组函数，查询其他字段无任何意义 --根据性别分组 --1.统计男性员工和女性员工的数量 select...2.查询性别为男，并且年龄在20-40岁（含）以内的姓名为三个字的员工。 3.统计员工表中，年龄小于60岁的，男性员工和女性员工的人数。...5.查询性别为男，且年龄在20-40岁（含)以内的前5个员工信息，对查询的结果按年龄升序排序，年龄相同按入职时间升序排序。...，如果年龄相同按入职时间降序排序 select name , age from emp where age <= 35 order by age, entrydate desc; --5.查询性别为男...，且年龄在20-40岁（含)以内的前5个员工信息，对查询的结果按年龄升序排序，年龄相同按入职时间升序排序 select * from emp where gender ='男'and age between

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表达式： AND(所有待检验的表达式，用逗号隔开)——结论显示TRUE或FALSE； OR(所有待验证的表达式，用逗号隔开)——结论显示TRUE或FALSE。...1.统计是否有同学所有课程分数均超过60分，输入公式"=AND(B2>60,C2>60,D2>60)"，按ENTER键，返回TRUE代表所有课程都超过60分，FALSE则代表有课程分数低于60分,如图3...； 2.统计是否有同学的课程分数超过90分，输入公式"=OR(B3>90,C3>90,D3>90)"，按ENTER键，返回TRUE代表有课程超过90分，FALSE则代表没有课程分数超过90分，如图4；...使用公式VLOOKUP将编码转换为地区，公式为“=VLOOKUP(C2：L:M,2，0)”,结果如图15: 2.员工的性别： (1)18位身份证号码中倒数第二位是用来判断性别，奇数为男，偶数为女；（...表达式： VLOOKUP（查找值，查找范围，查找列数，精确或近似匹配）实例15：小张要做销售金额汇总表，一张表中包含的是销售数量信息，另一张表中包含的是销售价格，需要数量与单价相乘才可以计算金额，目前品类较多

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泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息表：实现几个简单的拆分需求：按"性别"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"性别(值)" 按 "性别"、"船舱等级"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"...性别(值)，船舱等级(值)" 按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"...如下数据：按列1，列2 分组，每组数据输出也好，统计也行 vba中实现这个有许多方式，我就用最常用的一种方式，数组+字典：这里使用 "|" 连接多个作为 key 其实是不合理的做法，要避免...---- 需求2：按 "性别"、"船舱等级"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"性别(值)，船舱等级(值)" 先看 pandas ：再看vba：与之前需求变动非常少，因为本身需求表达变动也不多...---- 数据的传递需求3：按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"

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大学同学要给孩子起名字，利用工作条件做的统计，非常有意思。经同意后分享给大家。算算时间不早了，该给我们家**起名字了，于是今天中午利用大数据的优势，做了个无聊的统计。...四个字的小盆友就算了，我对两个字和三个字的小盆友按照男女性别不同又做了一次划分，统计结果显示： 1、两字名的男宝宝第二个字出现频率最高的前五名分别为“睿”（2.59%）、“浩”（2.56%）、“博”（1.82%...随后，我又用颤抖的手统计了一下三字名女宝宝的名字，结果更是令我感到震惊： 5、三字名的女宝宝第二个字出现频率最高的前五名分别是“雨”（5.11%）、“梓”（3.69%）、“欣”（3.61%）、“子”（3.58%...本来到这里已经统计结束了，后来发现还有一种更加变态的统计，当我按下运行按钮，出来结果之后，我彻底的惊呆了： 7、三字名男宝宝的名字前六名分别是“浩宇”（0.90%）、“子轩”（0.73%）、“浩然”（0.59%...这次统计引起了我的深思，连宝宝的姓名都会随着时代的发展而变化，而事实上或许大多数父母并不曾想到要给孩子起一个大众化的名字，避开了当年大众化的“峰”、“鹏”、“艳”、“丽”，但恰恰是这样的思路，却造成了一个新的时代的大众化潮流

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

如果想反选，可在条件前添加一个波浪符（tilde ~）。 ? 14. 根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...先用 value_counts() 统计各类电影的数量，把统计结果赋值给 counts，这个结果是 Series。 ?...按性别（Sex）统计男女的幸存率，需要使用 groupby()。 ? 要按性别与舱型（Pclass）统计幸存率，就要按性别与舱型进行 groupby()。 ?...此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ? 这里显示了每个类别的记录数。 23....；第四部分显示数据集的前几条数据。

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