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数据可视化基础专题(十七):Pandas120题(二):1-20

时间:2021-05-23 23:28:56      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cat   http   交换   lazy   val   ==   nump   均值   com   

1-20

import pandas as pd
import numpy as np

1.将下面的字典创建为DataFrame

data = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python"],
       "score":[1,2,np.nan,4,5,6,7,10]}
df = pd.DataFrame(data)
df

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2.提取含有字符串"Python"的行

#方法一
df[df[grammer] == Python]
#方法二
results = df[grammer].str.contains("Python")
results.fillna(value=False,inplace = True)
df[results]

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3.输出df的所有列名

print(df.columns

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4.修改第二列列名为‘popularity‘

df.rename(columns={score:popularity}, inplace = True)
df

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5.统计grammer列中每种编程语言出现的次数

df[grammer].value_counts()

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6.将空值用上下值的平均值填充

df[popularity] = df[popularity].fillna(df[popularity].interpolate())
df

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7.提取popularity列中值大于3的行

df[df[popularity] > 3]

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8.按照grammer列进行去除重复值

df.drop_duplicates([grammer])

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9.计算popularity列平均值

df[popularity].mean()

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10.将grammer列转换为list

df[grammer].to_list()

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11.将DataFrame保存为EXCEL

df.to_excel(test.xlsx)

12.查看数据行列数

df.shape

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13.提取popularity列值大于3小于7的行

df[(df[popularity] > 3) & (df[popularity] < 7)]

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14.交换两列位置

‘‘‘
方法1
‘‘‘
temp = df[popularity]
df.drop(labels=[popularity], axis=1,inplace = True)
df.insert(0, popularity, temp)
df
‘‘‘
方法2
cols = df.columns[[1,0]]
df = df[cols]
df
‘‘‘

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15.提取popularity列最大值所在行

df[df[popularity] == df[popularity].max()]

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16.查看最后5行数据

df.tail()

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17.删除最后一行数据

df.drop([len(df)-1],inplace=True)
df

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18.添加一行数据[‘Perl‘,6.6]

row={grammer:Perl,popularity:6.6}
df = df.append(row,ignore_index=True)
df

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19.对数据按照"popularity"列值的大小进行排序

df.sort_values("popularity",inplace=True)
df

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20.统计grammer列每个字符串的长度

df[grammer] = df[grammer].fillna(R)
df[len_str] = df[grammer].map(lambda x: len(x))
df

 

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