Pandas数据分析初体验
- [第1关 了解数据处理对象--Series](#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2关 了解数据处理对象-DataFrame)
- [第3关 读取 CSV 格式数据](#第3关 读取 CSV 格式数据)
- [第4关 数据的基本操作------排序](#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7关 数据的基本操作——去重)
- [第8关 数据重塑](#第8关 数据重塑)
第1关 了解数据处理对象--Series
任务描述
本关任务：仔细阅读编程要求，完成相关要求。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
创建一个名为 series_a 的 series 数组，当中值为 [1,2,5,7],对应的索引为 ['nu', 'li', 'xue', 'xi']；
创建一个名为 dict_a 的字典，字典中包含如下内容 {'ting':1, 'shuo':2, 'du':32, 'xie':44}；
将 dict_a 字典转化成名为 series_b 的 series 数组。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import 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 = pd.Series([1,2,5,7], index =['nu', 'li', 'xue', 'xi'])
dict_a = {'ting':1, 'shuo':2, 'du':32, 'xie':44}
series_b = pd.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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
创建一个五行三列的名为 df1 的 DataFrame 数组，列名为 [states,years,pops]，行名 ['one','two','three','four','five']；
给 df1 添加新列，列名为 new_add，值为 [7,4,5,8,2]。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import 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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
将 test3/uk_rain_2014.csv 中的数据导入到 df1 中；
将列名修改为 ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']；
计算 df1 的总行数并存储在 length1 中。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
def 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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
对代码中 s1 进行按索引排序，并将结果存储到 s2；
对代码中 d1 进行按值排序（index 为 f），并将结果存储到 d2。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
def 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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
在 s1 中删除 z 行，并赋值到 s2；
d1 中删除 yy 列，并赋值到 d2。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import 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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：
让 df1 与 df2 相加得到 df3，并设置默认填充值为 4。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import 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'))
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
df3=df1.add(df2,fill_value=4)
# ********** End **********#
# 返回df3
return df3第7关 数据的基本操作------去重
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码:
去除 df1 中重复的行，并把结果保存到 df2 中。
测试说明如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import 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
任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码:
对 s1 进行数据重塑，转化成 DataFrame 类型，并复制到 d1。
测试说明编写代码之后，点击测评即可。
开始你的任务吧，祝你成功！
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
def 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