现在有一个Python程序需要对数据表里数据进行处理，把大于0的值转换为1，小于或等于0的值为0。打算用pandas 的df.apply()方法加lambda函数对整个数据表进行批量转换，但是在使用的时候发现程序报错：df.apply(lambda x: 1 if x>0 else 0)错误信息：ValueError: (‘The truth value of a Series is amb

需要取一个数据表里其中2列和前10行的值：top10=pd_brand[['品牌','ASIN']][0:10]) #取列名称为品牌和ASIN的前10行数据

有时候需要删除数据表中某一列中包含指定字符串的行，可以使用pandas的字符串包含函数.str.contains：pd.Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True)#pat是搜索字符，case表示是否区分大小写，flags表示是否传递给 re 模块的标志，regex=True则pat是一个正则表达式，regex=

在Jupyter Notebook里通过pymongo库连接和使用MongoDB数据库的基本方法，包括数据库连接，数据创建和插入、查询。使用MongoDB存储JSON这样的数据非常方便，不用提前像MYSQL关系数据库那样创建字段结构。...

如果想统计数据库中某个或某几个的字段中不重复的唯一值内容的总数量，比如从数据库“客户信息”里统计“地址表”里的“城市”字段有多少个城市，可以使用如下语句：这里的COUNT表示统计查询结果的总行数，而DISTINCT表示统计唯一值，就是说去掉查询结果里的重复值，这个查询语句返回的是一个数字。这个语句后面还可以结合WHERE 进行条件过滤，比如说：...