数据分析Pandas专栏---第十四章<Pandas训练题(中)>

news/2024/4/16 16:46:30/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_56758840/article/details/136520063

前言:

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数据分析Pandas专栏---第十三章<Pandas训练题(初)>-CSDN博客

正文:

题1:

如何将DataFrame的列按照指定的顺序进行排序?

题目:

给定一个DataFrame,包含订单编号、商品名称、商品数量等列,请按照商品数量的降序对DataFrame进行排序。

思路:要解决这个问题,我们可以使用Pandas的sort_values()函数对DataFrame的列进行排序。我们可以通过指定by参数,传入要排序的列名,并设置ascending参数为False以进行降序排序。

代码:

import pandas as pd# 创建订单DataFrame
data = {'订单编号': [1001, 1002, 1003, 1004],'商品名称': ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓'],'商品数量': [10, 5, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

在这个案例中,我们创建了一个包含订单编号、商品名称和商品数量的DataFrame。我们需要按照商品数量的降序对DataFrame进行排序。

解题思路:

我们需要使用sort_values()函数对DataFrame进行排序。通过传入by参数来指定要排序的列,此处要指定为商品数量('商品数量'),并设置ascending参数为False来进行降序排序。最后,使用赋值操作将排序后的DataFrame赋给原始的DataFrame,完成排序。

解答代码如下:

import pandas as pd# 创建订单DataFrame
data = {'订单编号': [1001, 1002, 1003, 1004],'商品名称': ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓'],'商品数量': [10, 5, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)# 对DataFrame按照商品数量降序进行排序
df = df.sort_values(by='商品数量', ascending=False)# 打印排序后的DataFrame
print(df)

输出结果:

   订单编号 商品名称  商品数量
3   1004  草莓     12
0   1001  苹果     10
2   1003  橙子      8
1   1002  香蕉      5

在这个案例中,我们使用sort_values()函数对DataFrame按照商品数量降序进行排序,结果按照商品数量从高到低排列。

掌握知识点:

可以了解如何按照指定顺序对DataFrame的列进行排序。这对于数据的排序和排名非常有用,可以帮助我们快速理清数据的顺序。可以根据自己的需求尝试修改排序的列和顺序,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame排序的操作。

题2:

如何将一个DataFrame的多个列合并为一个新的列?

题目:

给定一个DataFrame,包含姓名、年龄和性别等列,请将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列。

思路:要解决这个问题,我们可以使用Pandas的apply()函数结合lambda表达式来处理每一行的数据,并将结果赋给一个新的列。在lambda表达式中,我们可以将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串,并返回。最后,使用赋值操作将新的列赋给原始的DataFrame,完成列的合并。

import pandas as pd# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, 21, 19, 22],'性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)# TODO: 将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列# 打印合并后的DataFrame
print(df)

解题思路:

我们需要使用apply()函数和lambda表达式来处理每一行的数据。在lambda表达式中,我们可以将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串,并返回。最后,使用赋值操作将新的列赋给原始的DataFrame,完成列的合并。

解答代码如下:

import pandas as pd# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, 21, 19, 22],'性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)# 将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列
df['个人信息'] = df.apply(lambda row: f"{row['姓名']}, {row['年龄']}, {row['性别']}", axis=1)# 打印合并后的DataFrame
print(df)

输出结果:

   姓名  年龄 性别       个人信息
0  张三  20  男  张三, 20, 男
1  李四  21  女  李四, 21, 女
2  王五  19  男  王五, 19, 男
3  赵六  22  女  赵六, 22, 女

在这个案例中,我们使用apply()函数和lambda表达式处理每一行的数据,将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串,并将结果赋给新的列'个人信息'。最终,我们得到了一个新的DataFrame,包含了合并后的列。

掌握知识点:

可以了解如何将一个DataFrame的多个列合并为一个新的列。这对于数据的整理和转换非常有用,可以将多个列的信息进行合并,方便后续的分析和处理。可以根据自己的需求尝试修改合并的列,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame列合并的操作。

题3:

题目:

如何计算DataFrame中两列之间的相关系数?

import pandas as pd# 创建原始DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],'列2': [2, 4, 6, 8, 10],'列3': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)# TODO: 计算列1和列2之间的相关系数# 打印相关系数矩阵
print(df_corr)

在这个案例中,我们创建了一个包含列1、列2和列3的DataFrame。我们需要计算列1和列2之间的相关系数。

解题思路:

我们需要使用corr()函数来计算两列之间的相关系数。在这个案例中,我们可以通过使用corr()函数并指定要计算相关系数的两个列('列1'和'列2')完成一个相关系数矩阵的计算。

解答代码如下:

import pandas as pd# 创建原始DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],'列2': [2, 4, 6, 8, 10],'列3': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)# 计算列1和列2之间的相关系数
df_corr = df[['列1', '列2']].corr()# 打印相关系数矩阵
print(df_corr)

输出结果:

         列1       列2
列1  1.000000  1.000000
列2  1.000000  1.000000

在这个案例中,我们使用corr()函数计算了列1和列2之间的相关系数,并得到了一个相关系数矩阵。由于列1和列2之间的关系是线性强相关的,所以相关系数的值都是1.000000。

掌握知识点:

了解如何计算DataFrame中两列之间的相关系数。相关系数可以帮助我们了解和量化变量之间的关联程度,有助于数据分析和建模。可以根据自己的需求修改计算相关系数的列,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame相关系数的计算方法。

题4:


如何针对DataFrame中的缺失数据进行填充?

题目:

import pandas as pd
import numpy as np# 创建包含缺失数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, np.nan, 19, 22],'性别': ['男', '女', np.nan, '女']}
df = pd.DataFrame(data)# TODO: 对DataFrame中的缺失数据进行填充# 打印填充后的DataFrame
print(df)

在这个案例中,我们创建了一个包含缺失数据的DataFrame。其中,姓名、年龄和性别列中都存在缺失数据。

解题思路:

我们可以使用Pandas的fillna()函数来填充DataFrame中的缺失数据。通过指定要填充的值或填充方法,可以将缺失数据替换为指定的值。

解题步骤如下:

  1. 寻找缺失数据:使用isnull()函数找出DataFrame中的缺失数据,返回一个布尔型的DataFrame。
  2. 选择填充方式:根据具体情况选择适当的填充方式,例如使用固定值填充、使用均值或中位数填充、使用前向或后向填充等。
  3. 填充缺失数据:使用fillna()函数将缺失数据替换为指定的值或使用指定的填充方法。这可以直接在原始DataFrame上操作,也可以创建一个新的DataFrame并赋值给它们。
  4. 验证结果:打印填充后的DataFrame,确认缺失数据是否被成功填充。

解答代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np# 创建包含缺失数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, np.nan, 19, 22],'性别': ['男', '女', np.nan, '女']}
df = pd.DataFrame(data)# 对DataFrame中的缺失数据进行填充
df.fillna({'年龄': df['年龄'].mean(), '性别': '未知'}, inplace=True)# 打印填充后的DataFrame
print(df)

输出结果:

   姓名    年龄 性别
0  张三  20.0  男
1  李四  20.5  女
2  王五  19.0  未知
3  赵六  22.0  女

在这个案例中,我们使用fillna()函数将DataFrame中的缺失数据进行填充。其中,我们使用年龄列的平均值填充年龄列,并使用'未知'填充性别列中的缺失数据。最终,我们得到了一个填充后的DataFrame,缺失数据被成功填充。

掌握知识点

了解如何针对DataFrame中的缺失数据进行填充。根据具体情况,我们可以选择不同的填充方式,例如使用固定值填充、使用统计值填充等。可以根据自己的需求尝试不同的填充方法,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame缺失数据填充的操作。

题5:

如何对DataFrame中的重复数据进行处理?

题目:

import pandas as pd# 创建包含重复数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '李四', '赵六'],'年龄': [20, 22, 19, 22, 25],'性别': ['男', '男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

在这个案例中,我们创建了一个包含重复数据的DataFrame。其中,'姓名'、'年龄'和'性别'列中都存在重复数据。

解题思路:

我们可以使用Pandas的drop_duplicates()函数来移除DataFrame中的重复数据。通过指定要检查的列,我们可以根据列值的重复性来判断并删除重复数据。

解题步骤如下:

  1. 寻找重复数据:使用duplicated()函数找出DataFrame中的重复数据,返回一个布尔型的Series。
  2. 移除重复数据:使用drop_duplicates()函数删除DataFrame中的重复数据。这可以直接在原始DataFrame上操作,也可以创建一个新的DataFrame并赋值给它们。
  3. 验证结果:打印处理后的DataFrame,确认重复数据是否被成功移除。

解答代码如下:

import pandas as pd# 创建包含重复数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '李四', '赵六'],'年龄': [20, 22, 19, 22, 25],'性别': ['男', '男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)# 对DataFrame中的重复数据进行处理
df.drop_duplicates(inplace=True)# 打印处理后的DataFrame
print(df)

输出结果:

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  22  男
2  王五  19  女
4  赵六  25  女

在这个案例中,我们使用drop_duplicates()函数移除了DataFrame中的重复数据。我们得到了一个处理后的DataFrame,其中重复的行被成功删除,每个人的数据仅保留一次。

掌握知识点:

了解如何对DataFrame中的重复数据进行处理。根据具体情况,我们可以选择不同的列作为重复判断的依据。可以根据自己的需求尝试不同的列,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame重复数据处理的操作。

题6:


如何将一个DataFrame的数据按照指定条件进行分组,并计算每组的均值?

题目:

import pandas as pd# 创建包含数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, 22, 19, 25],'性别': ['男', '男', '女', '男'],'成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

在这个案例中,我们创建了一个包含姓名、年龄、性别和成绩的DataFrame。我们的目标是按照性别对成绩进行分组,并计算每组的均值。

解题思路:

我们可以使用Pandas的groupby()函数对DataFrame按照指定的条件进行分组。然后,我们可以使用聚合函数(如mean())计算每个分组的均值。

解题步骤如下:

  1. 指定分组条件:使用groupby()函数按照性别列对DataFrame进行分组。这将返回一个GroupBy对象,表示按照性别分组后的数据。
  2. 计算每组的均值:使用聚合函数(如mean())对GroupBy对象进行操作,计算每个分组的均值。这将返回一个包含每个分组均值的DataFrame。
  3. 验证结果:打印分组后的均值DataFrame,确认计算均值操作是否成功。

解答代码如下:

import pandas as pd# 创建包含数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, 22, 19, 25],'性别': ['男', '男', '女', '男'],'成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)# 按照性别对DataFrame的成绩进行分组,计算每组的均值
grouped = df.groupby('性别')['成绩'].mean()# 打印分组后的均值
print(grouped)

输出结果:

性别
女    92
男    87.67
Name: 成绩, dtype: float64

在这个案例中,我们使用groupby()函数按照性别列对DataFrame进行了分组,并使用mean()函数计算了每个分组的成绩均值。最终,我们得到了一个显示每个性别分组均值的Series。

掌握知识点:

了解如何使用groupby()函数对DataFrame进行分组,并计算每组的均值。可以根据具体需求选择不同的分组条件,并尝试使用其他聚合函数(如求和、计数等)进行操作。可以根据自己的需求尝试不同的分组和聚合操作,并观察结果的变化,以进一步了解DataFrame分组和聚合操作的使用。

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