Pandas数据分析Pandas进阶在线闯关_头歌实践教学平台

Pandas数据分析进阶

  • [第1关 Pandas 分组聚合](#第1关 Pandas 分组聚合)
  • [第2关 Pandas 创建透视表和交叉表](#第2关 Pandas 创建透视表和交叉表)

第1关 Pandas 分组聚合

任务描述

本关任务:使用 Pandas 加载 drinks.csv 文件中的数据,根据数据信息求每个大洲红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和。

编程要求

使用 Pandas 中的 read_csv() 函数读取 step1/drinks.csv 中的数据,数据的列名如下表所示,请根据 continent 分组并求每个大洲红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和。在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:无;

预期输出:

开始你的任务吧,祝你成功!

python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np

#返回最大值与最小值的差
def sub(df):
    ######## Begin #######
    return df.max()-df.min()
    ######## End #######

def main():
    ######## Begin #######
    data = pd.read_csv("step1/drinks.csv",header = 0)
    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

任务描述

本关任务:使用 Pandas 加载 tip.csv 文件中的数据集,分别用透视表和交叉表统计顾客在每种用餐时间、每个星期下的小费总和情况。

编程要求

使用 Pandas 中的 read_csv 函数加载 step2/tip.csv 文件中的数据集,分别用透视表和交叉表统计顾客在每种用餐时间(time) 、每个星期下(day) 的 小费(tip)总和情况。在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码。

数据集列名信息如下表:

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:无;

预期输出:

开始你的任务吧,祝你成功!

python 复制代码
#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

#创建透视表
def create_pivottalbe(data):
    ###### Begin ######
    df = pd.DataFrame(data)
    x = df.pivot_table(index = ['day'],columns = ['time'],values = ['tip'],aggfunc = sum , margins = True)
    return x
    ###### End ######

#创建交叉表
def create_crosstab(data):
    ###### Begin ######
    df = pd.DataFrame(data)  
    y = pd.crosstab(index = df['day'],columns = df['time'],values = df['tip'],aggfunc =sum,margins = True)
    return y
    ###### End ######

def main():
    #读取csv文件数据并赋值给data
    ###### Begin ######
    data = pd.read_csv("step2/tip.csv",header = 0)
    ###### 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()
相关推荐
Duang3 分钟前
从零推导指数估值模型 —— 一个三因子打分系统的设计思路
数据分析·领域驱动设计
databook9 分钟前
ManimCE v0.20.1 发布:LaTeX 渲染修复与动画稳定性提升
python·动效
花酒锄作田13 小时前
使用 pkgutil 实现动态插件系统
python
前端付豪17 小时前
LangChain链 写一篇完美推文?用SequencialChain链接不同的组件
人工智能·python·langchain
曲幽17 小时前
FastAPI实战:打造本地文生图接口,ollama+diffusers让AI绘画更听话
python·fastapi·web·cors·diffusers·lcm·ollama·dreamshaper8·txt2img
老赵全栈实战18 小时前
Pydantic配置管理最佳实践(一)
python
阿尔的代码屋1 天前
[大模型实战 07] 基于 LlamaIndex ReAct 框架手搓全自动博客监控 Agent
人工智能·python
AI探索者2 天前
LangGraph StateGraph 实战:状态机聊天机器人构建指南
python
AI探索者2 天前
LangGraph 入门:构建带记忆功能的天气查询 Agent
python
FishCoderh2 天前
Python自动化办公实战:批量重命名文件,告别手动操作
python