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数据
假设我们的数据是这样的，无异常无缺失值，下面我通过几个问题，我们来练习用Pandas进行探索性数据分析～
| year | name | salary | title | | 2001 | aa | 1500 | first |
| 2002 | bb | 4300 | first |
| 2003 | cc | 7000 | second |
| 2001 | dd | 5000 | third |
问题1: 最高薪水是多少？
我们将数据读取后命名为df
import pandas as pd
df['salary'].max()
同样的，最低（min）、平均（mean）。
问题2: bb的薪水是多少？
突然想到了SQL，是不是一句话的事情，select...from...where... 当然，我们的pandas也是一句话的事情：
df[df['name']=='bb']['salary']
问题3: 收入最高的人是谁？
那我们就定位到收入最高的行～
df[df['salary']==df['salary'].max()]
# or
df.loc[df['salary'].idxmax()]
问题4: 每年所有的员工平均收入？
是不是自然而然想到了分组，group by?
df.groupby('year').mean()['salary']
问题5: 有多少个职称？
这里使用nunique()函数，之前有一个小伙伴和我交流中就发现没有搞懂nunique()函数和unique()函数之间的区别，现在应该懂了吧？
df['title'].nunique()
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