【头歌】大数据分析及应用-Pandas数据取值与选择&Pandas安装与对象使用
Pandas数据取值与选择
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第1关:Series数据选择
import pandas as pd import numpy as np arr = input() dates = pd.date_range('20190101', periods=25) # 生成时间序列 df = pd.Series(eval(arr),index=dates) #完成编程要求,并输出结果 #********** Begin **********# a=pd.to_datetime('2019-01-29') b=pd.to_datetime('2019-01-04') df[a]=320 dh=df[b:] print(dh[dh>100]) #********** End **********
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第2关:DataFrame数据选择方法
import pandas as pd def demo(raw_data,origin): df = pd.DataFrame(raw_data,index=origin) #转换成编程要求所示DataFrame, 并输出 #********** Begin **********# dh=df[['deaths','deserters','readiness','regiment','size','veterans']] print(dh.iloc[[3,7]].T) #********** End **********# return
Pandas安装与对象使用
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第1关:安装并使用Pandas
import pandas as pd def demo(): #将pandas的版本号赋值给version_number #********** Begin **********# version_number = pd.__version__ #********** End **********# return version_number
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第2关:Pandas的Series对象
import pandas as pd a = input() # 输入的是一个字符串,详细数据可查看测试集 b = input() # 使用任意方法创建一个Series对象,并输出 #********* Begin **********# a1=a.split(",") b1=b.split(",") ab=pd.Series(b1,index=a1) print(ab) #********* Begin **********#
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第3关:Pandas的DataFrame对象
import pandas as pd index = input() # 输入的是一个字符串,用于列索引,详细数据请查看测试集 value1 = input() # DataFrame对象的第一列数据 value2 = input() # DataFrame对象的第二列数据 # 将数据转换为Series对象 然后通过Series对象创建一个DataFrame对象,然后输出 #********** Begin **********# ps=pd.Series(value1.split(","),index=list(index.split(","))) pp=pd.DataFrame({'first':ps,'second':value2.split(",")}) print(pp) #********** End **********# # 将数据转换为字典,然后通过字典创建一个DataFrame对象,然后输出 #********** Begin **********# ps=pd.Series(value1.split(","),index=list(index.split(","))) pp=pd.DataFrame({'first':ps,'second':value2.split(",")}) print(pp) #********** End **********#
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第4关:Pandas的Index对象
import pandas as pd def demo4(): data1 = pd.Series([1,2,3,4,66]) data2 = pd.Series([1,22,3,4,5,6]) # 获取两个Series对象的index对象,然后求交集与并集,并输出 #********** Begin **********# d1=pd.Index(data1) d2=pd.Index(data2) o=d1 & d2 k=d1 | d2 print("交集:",end='') print(o) print("并集:",end='') print(k) #********** Begin **********# return
参考链接
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(ノ`Д)ノ
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