官方调研重磅宣布，Pandas或将重构？

为指引 Pandas 将来开拓偏向，Pandas 官方团队于 2019 年夏搞了一次调研，这次调研历时 15 天，共有 1250 条反馈数据。问卷数据生涯在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。

这里又学一招，原本 pandas 可以直接从压缩文件里读取数据文件，原文用的是 .gz 文件，呆鸟这里用 .zip 也可以。

下列代码读取问卷数据，并对 matplotlib、seaborn 的字体举办配置，个中还包罗了，如安在 macOS 里表现中文。

import pandas as pd  
import seaborn as sns  
import matplotlib.pyplot as plt  
%matplotlib inline  
plt.rcParams['figure.dpi'] = 150  
# 让 matplotlib 支持中文  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
# 让 seaborn 的笔墨大一些  
sns.set( font='SimHei', font_scale=1.2)  
# # 让 MacOS 下的 Matplotlib 与 Seaborn 支持中文  
# plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS']  
# sns.set_style('whitegrid',{'font.sans-serif':['Arial Unicode MS','Arial']})  
# 用来正常表现负号，这里着适用不上  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
df = pd.read_csv("data/2019.csv.zip", parse_dates=['日期时刻'], encoding="GBK")  
# df.head() 

答卷人说明

绝大大都答卷人都具有富厚的 pandas 行使履历，行使频率也很高。

order = [  
    '少于 3 个月',  
    '3 个月 至 1 年',  
    '1 至 2 年',  
    '3 至 5 年',  
    '5 年以上',  
]  
sns.countplot(y='您用 pandas 多久了？',  
              data=df, orderorder=order, 
              color='k').set(title="您用 pandas 多久了？",  
                             ylabel="")  
sns.despine() 

order = [  
    "刚开始用",  
    "无意",  
    "每周",  
    "天天"  
]  
sns.countplot(y='pandas 行使频率', data=df, orderorder=order,  
              color='k').set(title="pandas 行使频率",  
                             ylabel="")  
sns.despine() 

为了比拟 Pandas 与 Python 的风行度，我们的问卷里提出了一些 Python 开拓者调研问卷问过的题目。

90% 的答卷人把 Python 作为主开拓说话，Python 软件基金会调研陈诉里的数据为 84%。

pct_format = "{:0.2%}".format  
df['Python 是您的主打说话吗？'].str.replace(  
    "否.*", "否").value_counts(normalize=True).apply(pct_format)  

是    90.67%  
否     9.33%  
Name: Python 是您的主打说话吗？, dtype: object 

（编辑：湖南网）

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