Pandas初体验——头歌平台答案-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pandas初体验——头歌平台答案。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第1关了解数据处理对象--Series

# -*- 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

# -*- 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':['','','','',''],
         'years':['','','','',''],
         'pops':['','','','','']}
    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,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

# -*- 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

# -*- 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

# -*- 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

# -*- 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关层次化索引

# -*- 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

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