关键词：

import pandas as pd
import datetime
df = pd.read_excel('sport.xlsx')
df['birthday'] = df['birthday'].astype('datetime64')
df

df = df.sort_values(by='birthday',ascending=True)
df

df1 = df.groupby('sport', as_index=False).tail(1)
df1

#取分组后倒数第一条记录
df2 = df.groupby('sport', as_index=False).nth(-1)
df2

#取分组后倒数第二条记录
df3 = df.groupby('sport', as_index=False).nth(-2)
df3

df4 = df.groupby('sport', as_index=False).head(1)
df4

df5 = df.groupby('sport', as_index=False).head(2)
df5

df6 = df.groupby('sport', as_index=False).apply(lambda x: x.loc[x.loc[x['age']>24].index]).reset_index(drop=True)
df6

df_grouped = df.groupby('sport', as_index=False)
df_grouped

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001F2B7102518>

df7 = df_grouped.get_group('马拉松')
df7

df8 = df.groupby('sport', as_index=False).filter(lambda x: (x.age>20).all())
df8

pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇(代码片段)

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pandas高级数据分析快速入门之一——python开发环境篇

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pandas高级数据分析快速入门之数据编辑——删除行与列(代码片段)

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pandas高级数据分析快速入门之工具使用——jupyter导出pdf问题

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pandas高级数据分析快速入门——全过程综述及案例集锦

...，企业必须高度重视并大力投入。1.概述1.1.Pandas高级数据分析知识体系基于Pandas高级数据分析，知识技能包括：数据的读写、表内操作、表间操作（例如关系型数据库表关联，Excelsheet关联等）、 查看详情

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pandas经典用法：数据筛选之iloc和loc

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pandas入门由于最近公司要求做数据分析，pandas每天必用，只能先跳过numpy的学习，先学习大Pandas库Pandas是基于Numpy构建的，让以Numpy为中心的应用变得更加简单pandas的数据结构介绍Series由一组数据以及一组数据标签即索引组成import... 查看详情

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