import pandas as pd

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

def ProvinceTransfer(codeList):

‘’’

返回中国省份列表

:param codeList: 省份数字代码，可以是数值类型或字符串类型

:return: 省份列表

‘’’

resList = []

for item in codeList:

if item == 11 or item == ‘11’:

resList.append(‘北京’)

if item == 12 or item == ‘12’:

resList.append(‘天津’)

if item == 13 or item == ‘13’:

resList.append(‘河北’)

if item == 14 or item == ‘14’:

resList.append(‘山西’)

if item == 15 or item == ‘15’:

resList.append(‘内蒙古’)

if item == 21 or item == ‘21’:

resList.append(‘辽宁’)

if item == 22 or item == ‘22’:

resList.append(‘吉林’)

if item == 23 or item == ‘23’:

resList.append(‘黑龙江’)

if item == 31 or item == ‘31’:

resList.append(‘上海’)

if item == 32 or item == ‘32’:

resList.append(‘江苏’)

if item == 33 or item == ‘33’:

resList.append(‘浙江’)

if item == 34 or item == ‘34’:

resList.append(‘安徽’)

if item == 35 or item == ‘35’:

resList.append(‘福建’)

if item == 36 or item == ‘36’:

resList.append(‘江西’)

if item == 37 or item == ‘37’:

resList.append(‘山东’)

if item == 41 or item == ‘41’:

resList.append(‘河南’)

if item == 42 or item == ‘42’:

resList.append(‘湖北’)

if item == 43 or item == ‘43’:

resList.append(‘湖南’)

if item == 44 or item == ‘44’:

resList.append(‘广东’)

if item == 45 or item == ‘45’:

resList.append(‘广西’)

if item == 46 or item == ‘46’:

resList.append(‘海南’)

if item == 50 or item == ‘50’:

resList.append(‘重庆’)

if item == 51 or item == ‘51’:

resList.append(‘四川’)

if item == 52 or item == ‘52’:

resList.append(‘贵州’)

if item == 53 or item == ‘53’:

resList.append(‘云南’)

if item == 54 or item == ‘54’:

resList.append(‘西藏’)

if item == 61 or item == ‘61’:

resList.append(‘陕西’)

if item == 62 or item == ‘62’:

resList.append(‘甘肃’)

if item == 63 or item == ‘63’:

resList.append(‘青海’)

if item == 64 or item == ‘64’:

resList.append(‘宁夏’)

if item == 65 or item == ‘65’:

resList.append(‘新疆’)

if item == 71 or item == ‘71’:

resList.append(‘台湾省’)

if item == 81 or item == ‘81’:

resList.append(‘香港’)

if item == 82 or item == ‘82’:

resList.append(‘澳门’)

return resList

pd.set_option(‘display.max_columns’, None)

pd.set_option(‘display.max_rows’, None)

dataPath = ‘dataFiles/Starbucks-Locations.csv’

star_df = pd.read_csv(dataPath)

print(star_df.head(1)) # 打印第一行查看字段信息

print(star_df.info())

按国家分类(pandas分组方法）

groupsByCountry = star_df.groupby(by=‘Country’)

print(groupsByCountry)

groupsByCountry是一个可遍历的对象

for countryName, data in groupsByCountry:

countryName第一个变量为分类的国家名

data为每个国家的数据，类型为DataFrame

print(countryName)

print(‘-’ * 100)

# print(data)

print(‘#’ * 100)

US_df = star_df[star_df[‘Country’] == ‘US’]

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数初中级Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python爬虫全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加下面V无偿领取！（备注：python）

学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**

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由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频

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[外链图片转存中…(img-0KMh5tlM-1711018246004)]