Pandas 初体验

第1关 了解数据处理对象–Series

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef 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_breturn 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,DataFrame
import  pandas as pddef 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df1return df1

第3关 读取 CSV 格式数据

# -*- 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,length1return df1,length1

第4关 数据的基本操作——排序

# -*- 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,d2return s2,d2

第5关 数据的基本操作——删除

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef 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,d2return s2, d2

第6关 数据的基本操作——算术运算

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef 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df3return df3

第7关 数据的基本操作——去重

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef 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df2return df2

第8关 数据重塑

# -*- 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d1return d1suoying()

Pandas数据取值与选择

第1关 Series数据选择

import pandas as pd
import numpy as nparr = 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

import pandas as pddef 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 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

#-*- 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()