【头歌】——数据分析与实践-python-Pandas 初体验-Pandas数据取值与选择-Pandas进阶

【头歌】——数据分析与实践-python-Pandas 初体验-Pandas数据取值与选择-Pandas进阶

• • Pandas 初体验
  • • 第1关 了解数据处理对象--Series
    • 第2关 了解数据处理对象-DataFrame
    • 第3关 读取 CSV 格式数据
    • 第4关 数据的基本操作——排序
    • 第5关 数据的基本操作——删除
    • 第6关 数据的基本操作——算术运算
    • 第7关 数据的基本操作——去重
    • 第8关 数据重塑
    • Pandas数据取值与选择
    • • 第1关 Series数据选择
      • 第2关 DataFrame数据选择方法
      • Pandas 进阶
      • • 第1关 Pandas 分组聚合
        • 第2关 Pandas 创建透视表和交叉表

          Pandas 初体验

          第1关 了解数据处理对象–Series

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pd def create_series():    '''    返回值:    series_a: 一个Series类型数据    series_b: 一个Series类型数据    dict_a：  一个字典类型数据    '''    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    series_a=Series([1,2,5,7],index=['nu','li','xue','xi'])    dict_a={'ting':1, 'shuo':2, 'du':32, 'xie':44}    series_b=Series(dict_a)    # ********** End **********#     # 返回series_a,dict_a,series_b    return series_a,dict_a,series_b   

          第2关 了解数据处理对象-DataFrame

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pd def create_dataframe():    '''    返回值:    df1: 一个DataFrame类型数据    '''    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    dictionary = {'states':['0hio','0hio','0hio','Nevada','Nevada'],         'years':[2000,2001,2002,2001,2002],         'pops':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}    df1 = DataFrame(dictionary)    df1=DataFrame(dictionary,index=['one','two','three','four','five'])    df1['new_add']=[7,4,5,8,2]    # ********** End **********#     #返回df1    return df1

          第3关 读取 CSV 格式数据

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pddef read_csv_data():    '''    返回值:    df1: 一个DataFrame类型数据    length1: 一个int类型数据    '''    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    df1 = pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv', header=0)    df1.columns = ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']    length1=len(df1)    # ********** End **********#    #返回df1,length1    return df1,length1 

          第4关 数据的基本操作——排序

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pddef sort_gate():    '''    返回值:    s2: 一个Series类型数据    d2: 一个DataFrame类型数据    '''     # s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据    s1 = Series([4, 3, 7, 2, 8], index=['z', 'y', 'j', 'i', 'e'])    d1 = DataFrame({'e': [4, 2, 6, 1], 'f': [0, 5, 4, 2]})     # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    s2=s1.sort_index()    d2=d1.sort_values(by='f')    # ********** End **********#     #返回s2,d2    return s2,d2

          第5关 数据的基本操作——删除

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport numpy as npimport  pandas as pd def delete_data():    '''    返回值:    s2: 一个Series类型数据    d2: 一个DataFrame类型数据    '''     # s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据    s1 = Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z'])    d1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx','yy','zz'])    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    s2=s1.drop('z')    d2=d1.drop(['yy'],axis=1)    # ********** End **********#     # 返回s2,d2    return s2, d2    

          第6关 数据的基本操作——算术运算

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport numpy as npimport  pandas as pd def add_way():    '''    返回值:    df3: 一个DataFrame类型数据    '''     # df1,df2是DataFrame类型数据    df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd'))    df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde'))    df3=df1.add(df2,fill_value=4)    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#      # ********** End **********#     # 返回df3    return df3

          第7关 数据的基本操作——去重

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pd def delete_duplicated():    '''    返回值:    df2: 一个DataFrame类型数据    '''     # df1是DataFrame类型数据    df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    df2=df1.drop_duplicates()     # ********** End **********#     # 返回df2    return df2

          第8关 数据重塑

          # -*- coding: utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport  pandas as pdimport numpy as npdef suoying():    '''    返回值:    d1: 一个DataFrame类型数据    '''    #s1是Series类型数据    s1=Series(np.random.randn(10),           index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])    # 请在此添加代码 完成本关任务    # ********** Begin *********#    d1=s1.unstack()     # ********** End **********#     # 返回d1    return d1     suoying()

          Pandas数据取值与选择

          第1关 Series数据选择

          import pandas as pdimport numpy as np arr = input()dates = pd.date_range('20190101', periods=25) # 生成时间序列df = pd.Series(eval(arr),index=dates)#完成编程要求，并输出结果#********** Begin **********#df[pd.to_datetime('2019-01-29')]=320a = df['2019-01-04'::]print(a[a>100])#********** End **********

          第2关 DataFrame数据选择方法

          import pandas as pd  def demo(raw_data,origin):    df = pd.DataFrame(raw_data,index=origin)    #转换成编程要求所示DataFrame, 并输出    #********** Begin **********#    print(df.loc[['Florida','Washington'],'deaths':].T)    #********** End **********#    return

          Pandas 进阶

          第1关 Pandas 分组聚合

          import pandas as pdimport numpy as np'''返回最大值与最小值的和'''def sub(df):    ######## Begin #######    return df.max() - df.min()    ######## End #######def main():    ######## Begin #######    data = pd.read_csv("step1/drinks.csv")    df = pd.DataFrame(data)    mapping = {"wine_servings":sub,"beer_servings":np.sum}    print(df.groupby("continent").agg(mapping))    ######## End #######if __name__ == '__main__':    main()

          第2关 Pandas 创建透视表和交叉表

          #-*- coding: utf-8 -*-import pandas as pd#创建透视表def create_pivottalbe(data):    ###### Begin ######    return data.pivot_table(index=["day"],values=["tip"],columns=["time"],margins=True,aggfunc=sum)    ###### End #######创建交叉表def create_crosstab(data):    ###### Begin ######    return pd.crosstab(index=[data.day],columns=[data.time],values=data.tip,aggfunc=sum ,margins=True)    ###### End ######def main():    #读取csv文件数据并赋值给data    ###### Begin ######    data = pd.read_csv("step2/tip.csv")    ###### End ######    piv_result = create_pivottalbe(data)    cro_result = create_crosstab(data)    print("透视表：\n{}".format(piv_result))    print("交叉表：\n{}".format(cro_result))if __name__ == '__main__':    main()