Pandas进阶修炼120题｜第一期

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在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！

1创建DataFrame

题目：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]}

难度：⭐

期望结果

答案：

df = pd.DataFrame(data)

本期所有题目均基于该数据框给出

2数据提取

题目：提取含有字符串"Python"的行

难度：⭐⭐

期望结果

grammer  score
0 Python    1.0
7 Python   10.0

答案：

result=df[df['grammer'].str.contains("Python")]

3提取列名

题目：输出df的所有列名

难度：⭐

期望结果

Index(['grammer', 'score'], dtype='object')

答案

df.columns

4修改列名

题目：修改第二列列名为'popularity'

难度：⭐⭐

答案

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

5字符统计

题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数

难度：⭐⭐

答案

df['grammer'].value_counts()

6缺失值处理

题目：将空值用上下值的平均值填充

难度：⭐⭐⭐

答案

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

7数据提取

题目：提取popularity列中值大于3的行

难度：⭐⭐

答案

df[df['popularity'] > 3]

8数据去重

题目：按照grammer列进行去重

难度：⭐⭐

答案

df.drop_duplicates(['grammer'])

9数据计算

题目：计算popularity列平均值

难度：⭐⭐

答案

df['popularity'].mean()

10格式转换

题目：将grammer列转换为list

难度：⭐⭐

答案

df['grammer'].to_list()

11数据保存

题目：将DataFrame保存为EXCEL

难度：⭐⭐

答案

df.to_excel('filename.xlsx')

12数据查看

题目：查看数据行列数

难度：⭐

答案

df.shape

13数据提取

题目：提取popularity列值大于3小于7的行

难度：⭐⭐

答案

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

14位置处理

题目：交换两列位置

难度：⭐⭐⭐

答案

temp = df['popularity']
df.drop(labels=['popularity'], axis=1,inplace = True)
df.insert(0, 'popularity', temp)

15数据提取

题目：提取popularity列最大值所在行

难度：⭐⭐

答案

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

16数据查看

题目：查看最后5行数据

难度：⭐

答案

df.tail()

17数据修改

题目：删除最后一行数据

难度：⭐

答案

df = df.drop(labels=0)

18数据修改

题目：添加一行数据['Perl',6.6]

难度：⭐⭐

答案

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

19数据整理

题目：对数据按照"popularity"列值的大小进行排序

难度：⭐⭐

答案

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

20 字符统计

题目：统计grammer列每个字符串的长度

难度：⭐⭐⭐

答案

df['grammer'].map(lambda x: len(x))

以上就是Pandas进阶修炼120题｜第一期内容，当然我给出的每一题答案可能并非唯一或者最优答案，如果读者有其他实现代码或有相关建议欢迎点击下方小程序给我留言。