数据分析 | Pandas 200道练习题 进阶篇（2）

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内置函数

刷题网址：牛客网

DA12 牛客网不同语言使用人数

题意分析
题目主要就是分别统计每中语言出现的次数

题解
直接统计不同值得个数

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df['Language'].value_counts())
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先根据Language的值进行分组，然后分别统计每组的数量
注意这个在在牛客中不能通过，因为取得列值不一样，但是能实现这个结果

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df.groupby('Language').count()['Level'].sort_values(ascending=False))
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DA13 牛客网用户最近的最长与最短连续签到天数

题意分析：

找最大值和最小值

题解：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Nowcoder.csv")

print(df['Continuous_check_in_days'].max())
print(df['Continuous_check_in_days'].min())
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DA14 Python用户的平均提交次数

题意分析
找到使用python语言得人然后求他得平均提交次数

题解

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Nowcoder.csv")
# 找出使用语言为Python的人
pydf =df[df['Language'] == 'Python']
# 求平均值和保留小数位数
# 使用round保留小数
print(pydf['Number_of_submissions'].mean().round(1))
# 使用format保留小数
print(format(pydf['Number_of_submissions'].mean(), '.1f'))
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相关函数
mean() 求平均值
round(n) 保留n位小数，注意不是四舍五入，它有自己的规则，看我这篇博客
format() 格式化字符串，可以对数字进行四舍五入

DA15 牛客网用户等级的中位数

题意分析

题目里面有两个要求，一个是排除刷题数量少于10道的人，另一个就是求等级的中位数

题解：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
# 筛选出刷题数量大于10的人
new_df = df[df['Num_of_exercise'] >= 10]
# 计算中位数，并取整
print(int(new_df['Level'].median()))
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相关函数：
median() 取中位数

DA16 用户常用语言有多少

题意分析
找出语言这一列拥有不同值得数量，以及由有哪些内容

题解

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df['Language'].nunique())
print(df['Language'].unique())
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相关函数
nunique() 返回不同值得个数
unique() 返回不同值，返回得数据类型是array

DA17 牛客网最多的用户等级

题意分析
找出最多得用户等级，其实就是找出等级这一列得中位数，或者说找出出现次数最高得一列
题解：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
# 注意它的输出格式，仍然是DataFrame对象
# 方式1
print(df[['Level']].mode()) 
# 方式2 使用iloc取所有行和第二列
print(df.iloc[:,[1]].mode())

# 注意后面这俩能找到出现次数最多的值，但是不符合题意
print(df[['Level']].value_counts().index[0]) 
print(df['Level'].mode()) 
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DA18 用分位数分析牛客网用户活动

题意理解：
题目的意思就是让我们找不同列的分位数

题解：
使用quantile解题

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df[['Achievement_value','Continuous_check_in_days']].quantile(0.25))
print(df[['Num_of_exercise','Number_of_submissions']].quantile(0.75))
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使用describe解题

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df[['Achievement_value','Continuous_check_in_days']].describe().loc['25%'])
print(df[['Num_of_exercise','Number_of_submissions']].describe().loc['75%'])
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相关函数
quantile 计算分位数
describe 查看一些基本的统计信息

DA19 牛客网大佬之间的差距

题意分析
首先找出7级用户，然后计算7级用户之间的差

题解

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
df_7 = df[df['Level'] == 7]
print(df_7['Achievement_value'].max() - df_7['Achievement_value'].min())
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相关函数
max 最大值
min 最小值

DA20 牛客用户刷题量的方差与提交次数的标准差

使用的文件同上

题意分析
求解方差以及标准差
题解

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(format(df['Num_of_exercise'].var(),'.2f'))
print(format(df['Num_of_exercise'].std(),'.2f'))
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相关函数
.var() 求方差
.std() 求标准差

总结

本章9道试题使用了一些Pandas常见的函数进行解题，统计一列中不同值得内容和出现得次数，最大值，最小值，平均值，方差，标准差，中位数，众数，分位数等

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