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第1关：数据结构
第2关：切片索引
第3关：增删改查
第4关：文件读写
第5关：算术运算
第6关：描述性统计
第1关：数据结构
import pandas as pd
########## Begin ##########
data = {'A':{'a':90,'b':89,'c':78},
'B':{'a':82,'b':95,'c':92},
'C':{'a':78.0,'b':67.0},
'D':{'a':78.0,'b':67.0,}}
df1 = pd.DataFrame(data)
########## End ##########
print(df1)
第2关：切片索引
import pandas as pd
from sklearn import datasets
def demo():
data = datasets.load_linnerud().data
#********** Begin **********#
index = pd.MultiIndex.from_product([["A","B","C","D"],["1",'2','3','4','5']])
column = pd.MultiIndex.from_product([["stage"],["a","b","c"]])
df = pd.DataFrame(data,index=index,columns=column)
df1 = df.T.stack()
idx = pd.IndexSlice
print(df1.loc[idx["stage",:,"2"],:])
#*********** End ***********#
第3关：增删改查
import pandas as pd
# pandas版本原因显示，设置列名仅显示4列
pd.set_option('display.max_columns', 4)
DataFrame = pd.DataFrame
def task1(Books: DataFrame) -> DataFrame:
'''
参数：图书列表
任务：添加新图书【书名: 算法图解, 作者: [美] Aditya Bhargava, 出版社: 人民邮电出版社, 出版年: 2017-3, 页数: 196, 定价: 49.00元, 豆瓣评分: 8.4】；
'''
########## Begin ##########
Books = Books.append({'书名':'算法图解', '作者':'[美] Aditya Bhargava','出版社':'人民邮电出版社', '出版年':2017-3,'页数':196,'豆瓣评分':8.4, '定价':'49.00元'}, ignore_index=True)
########## End ##########
return Books
def task2(Books: DataFrame) -> DataFrame:
'''
参数：图书列表
任务：删除页数列的数据；
'''
########## Begin ##########
Books=Books.drop('页数',axis=1)
########## End ##########
return Books
def task3(Books: DataFrame) -> DataFrame:
'''
参数：图书列表
任务：修改《算法导论（原书第3版）》的价格为666元；
提示：注意数据格式是字符串格式哦；
'''
########## Begin ##########
Books.loc[5,'定价']= '666元'
########## End ##########
return Books
def task4(Books: DataFrame) -> DataFrame:
'''
参数：图书列表
任务：查询所有图书的豆瓣评分；
'''
########## Begin ##########
Out=Books.loc[:,['书名','豆瓣评分']]
########## End ##########
return Out
第4关：文件读写
import pandas as pd
# pandas版本原因显示，设置列名仅显示4列
pd.set_option('display.max_columns', 4)
def task():
'''
任务要求：实现使用Pandas读取gbk编码的文件（"FileHandling/Books.csv"），然后将数据写入到utf-8编码的文件中（"FileHandling/Out.csv"）并使用'*'号分隔数据。
提示1：使用参数encoding指定编码格式（'gbk' 和 'utf-8'）
提示2：使用参数sep指定数据分隔方式
'''
########## Begin ##########
df= pd.read_csv('FileHandling/Books.csv', encoding="gbk")
df.to_csv("FileHandling/Out.csv",encoding='utf-8', sep='*')
########## End ##########
第5关：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6关：描述性统计
import pandas as pd
def task1():
'''
任务：使用describe()方法对给定数据进行统计描述汇总；
'''
# 创建学生成绩数据
score = [
["张三", 92, 95, 100, 96],
["李四", 85, 80, 80, 90],
["王二", 95, 90, 89, 95],
["小刚", 88, 92, 96, 93]
]
score = pd.DataFrame(score, columns=['姓名', '语文', '数学', '计算机', '英语'])
########## Begin ##########
result=score.describe(include=['number'])
########## Begin ##########
return result
def task2():
'''
任务：使用统计描述描述函数求各科目成绩的中位数；
'''
# 创建学生成绩数据
score = [
["张三", 92, 95, 100, 96],
["李四", 85, 80, 80, 90],
["王二", 95, 90, 89, 95],
["小刚", 88, 92, 96, 93]
]
score = pd.DataFrame(score, columns=['姓名', '语文', '数学', '计算机', '英语'])
########## Begin ##########
result=score.median(axis=0)
########## End ##########
return result
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