【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
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- [Pandas 初体验](#Pandas 初体验)
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- [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)
- Pandas数据取值与选择
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- [第1关 Series数据选择](#第1关 Series数据选择)
- [第2关 DataFrame数据选择方法](#第2关 DataFrame数据选择方法)
- [Pandas 进阶](#Pandas 进阶)
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- [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)
Pandas 初体验
第1关 了解数据处理对象--Series
python
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# -*- 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=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
python
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# -*- 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
python
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# -*- 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
python
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# -*- 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
python
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# -*- 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
python
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# -*- 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'))
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
python
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# -*- 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
python
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# -*- 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
suoying()
Pandas数据取值与选择
第1关 Series数据选择
python
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import pandas as pd
import 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')]=320
a = df['2019-01-04'::]
print(a[a>100])
#********** End **********
第2关 DataFrame数据选择方法
python
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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
python
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import pandas as pd
import 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
python
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#-*- 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()