【Pandas】Pandas数据分析题_resample('10as')-CSDN博客

数据集下载 题目如下 – 将数据集存入一个名为chipo的数据框内 – 查看前10行内容 – 数据集中有多少个列(columns)？ – 打印出全部的列名称 – 数据集的索引是怎样的？ – 被下单数最多商品(item)是什么? – 在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？ – 在choice_description中，下单次数最多的商品是什么？ – 一共有多少商品被下单？ – 将item_price转换为浮点数 – 在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？ – 在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？ – 每一单(order)对应的平均总价是多少？ 数据前几行展示 其中的应用: 函数是里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下： 该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于的函数指针。 这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据来定，比如，就会把一行数据作为的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对不同属性之间的计算，返回一个结果，则函数 会自动遍历每一行的数据，最后将所有结果组合成一个数据结构并返回。 数据展示 题目 – 将数据集命名为euro12 – 只选取 Goals 这一列 – 有多少球队参与了2012欧洲杯？ – 该数据集中一共有多少列(columns)? – 将数据集中的列Team, Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框 – 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序 – 计算每个球队拿到的黄牌数的平均值 – 找到进球数Goals超过6的球队数据 – 选取以字母G开头的球队数据 – 选取前7列 – 选取除了最后3列之外的全部列 – 找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting Accuracy) 和 以类似字典的方式来获取某一列的值，比如，这会得到的列，返回的也是一个对象。如果想要获取部分行的话就得用到切片 例如：，获取前三行；，获取第四行。但是如果想要获取部分行部分列的上述两种方法就无能为力了。这时就得用到, ,方法(ix已弃用)loc是指location的意思，iloc中的i是指。和方式索引也更为精细。这两者的区别如下： 跳转顶部 数据展示 题目展示 – 将数据框命名为drinks – 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ – 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值 – 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值 – 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数 – 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值 跳转顶部 数据展示 题目展示 – 将数据框命名为crime – 每一列(column)的数据类型是什么样的？ – 将Year的数据类型转换为 datetime64 – 将列Year设置为数据框的索引 – 删除名为Total的列 – 按照Year（每十年）对数据框进行分组并求和 – 何时是美国历史上生存最危险的年代？ 跳转顶部 数据是自己创建的 题目展示 – 创建DataFrame – 将上述的DataFrame分别命名为data1, data2, data3 – 将data1和data2两个数据框按照行的维度进行合并，命名为all_data – 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并，命名为all_data_col – 打印data3 – 按照subject_id的值对all_data和data3作合并 – 对data1和data2按照subject_id作连接 – 找到 data1 和 data2 合并之后的所有匹配结果 跳转顶部 数据展示 题目展示 – 将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 – 2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug – 将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns] – 对应每一个location，一共有多少数据值缺失 – 对应每一个location，一共有多少完整的数据值 – 对于全体数据，计算风速的平均值 – 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差 – 创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有location的风速最小值，最大值，平均值和标准差 – 对于每一个location，计算一月份的平均风速 – 对于数据记录按照年为频率取样 – 对于数据记录按照月为频率取样 跳转顶部 数据展示 题目展示 – 读取数据并存为一个名叫apple的数据框 – 查看每一列的数据类型 – 将Date这个列转换为datetime类型 – 将Date设置为索引 – 有重复的日期吗？ – 将index设置为升序 – 找到每个月的最后一个交易日(business day) – 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？ – 在数据中一共有多少个月？ 跳转顶部 数据展示 题目展示 – 将数据集存成变量iris – 创建数据框的列名称[‘sepal_length’,‘sepal_width’, ‘petal_length’, ‘petal_width’, ‘class’] – 数据框中有缺失值吗？ – 将列petal_length的第10到19行设置为缺失值 – 将petal_lengt缺失值全部替换为1.0 – 删除列class – 将数据框前三行设置为缺失值 – 删除有缺失值的行 – 重新设置索引 跳转顶部