数据分析Pandas专栏---第十四章＜Pandas训练题(中)＞

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数据分析Pandas专栏---第十三章＜Pandas训练题(初)＞-CSDN博客

正文:

题1:

如何将DataFrame的列按照指定的顺序进行排序？

题目：

给定一个DataFrame，包含订单编号、商品名称、商品数量等列，请按照商品数量的降序对DataFrame进行排序。

思路：要解决这个问题，我们可以使用Pandas的sort_values()函数对DataFrame的列进行排序。我们可以通过指定by参数，传入要排序的列名，并设置ascending参数为False以进行降序排序。

代码：
```
import pandas as pd
 
# 创建订单DataFrame
data = {'订单编号': [1001, 1002, 1003, 1004],
        '商品名称': ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓'],
        '商品数量': [10, 5, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
 
 
 
```
在这个案例中，我们创建了一个包含订单编号、商品名称和商品数量的DataFrame。我们需要按照商品数量的降序对DataFrame进行排序。

解题思路：

我们需要使用sort_values()函数对DataFrame进行排序。通过传入by参数来指定要排序的列，此处要指定为商品数量（'商品数量'），并设置ascending参数为False来进行降序排序。最后，使用赋值操作将排序后的DataFrame赋给原始的DataFrame，完成排序。

解答代码如下：
```
import pandas as pd
 
# 创建订单DataFrame
data = {'订单编号': [1001, 1002, 1003, 1004],
        '商品名称': ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓'],
        '商品数量': [10, 5, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 对DataFrame按照商品数量降序进行排序
df = df.sort_values(by='商品数量', ascending=False)
 
# 打印排序后的DataFrame
print(df)
```
输出结果：
```
   订单编号 商品名称  商品数量
3   1004  草莓     12
0   1001  苹果     10
2   1003  橙子      8
1   1002  香蕉      5
```
在这个案例中，我们使用sort_values()函数对DataFrame按照商品数量降序进行排序，结果按照商品数量从高到低排列。

掌握知识点:

可以了解如何按照指定顺序对DataFrame的列进行排序。这对于数据的排序和排名非常有用，可以帮助我们快速理清数据的顺序。可以根据自己的需求尝试修改排序的列和顺序，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame排序的操作。

题2:

如何将一个DataFrame的多个列合并为一个新的列？

题目：

给定一个DataFrame，包含姓名、年龄和性别等列，请将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列。

思路：要解决这个问题，我们可以使用Pandas的apply()函数结合lambda表达式来处理每一行的数据，并将结果赋给一个新的列。在lambda表达式中，我们可以将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串，并返回。最后，使用赋值操作将新的列赋给原始的DataFrame，完成列的合并。
```
import pandas as pd
 
# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 19, 22],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# TODO: 将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列
 
# 打印合并后的DataFrame
print(df)
```
解题思路：

我们需要使用apply()函数和lambda表达式来处理每一行的数据。在lambda表达式中，我们可以将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串，并返回。最后，使用赋值操作将新的列赋给原始的DataFrame，完成列的合并。

解答代码如下：
```
import pandas as pd
 
# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 19, 22],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 将姓名、年龄和性别三个列合并为一个新的列
df['个人信息'] = df.apply(lambda row: f"{row['姓名']}, {row['年龄']}, {row['性别']}", axis=1)
 
# 打印合并后的DataFrame
print(df)
```
输出结果：
```
   姓名  年龄 性别       个人信息
0  张三  20  男  张三, 20, 男
1  李四  21  女  李四, 21, 女
2  王五  19  男  王五, 19, 男
3  赵六  22  女  赵六, 22, 女
```
在这个案例中，我们使用apply()函数和lambda表达式处理每一行的数据，将姓名、年龄和性别拼接为一个字符串，并将结果赋给新的列'个人信息'。最终，我们得到了一个新的DataFrame，包含了合并后的列。

掌握知识点:

可以了解如何将一个DataFrame的多个列合并为一个新的列。这对于数据的整理和转换非常有用，可以将多个列的信息进行合并，方便后续的分析和处理。可以根据自己的需求尝试修改合并的列，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame列合并的操作。

题3:

题目：

如何计算DataFrame中两列之间的相关系数？
```
import pandas as pd
 
# 创建原始DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列2': [2, 4, 6, 8, 10],
        '列3': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# TODO: 计算列1和列2之间的相关系数
 
# 打印相关系数矩阵
print(df_corr)
```
在这个案例中，我们创建了一个包含列1、列2和列3的DataFrame。我们需要计算列1和列2之间的相关系数。

解题思路：

我们需要使用corr()函数来计算两列之间的相关系数。在这个案例中，我们可以通过使用corr()函数并指定要计算相关系数的两个列（'列1'和'列2'）完成一个相关系数矩阵的计算。

解答代码如下：
```
import pandas as pd
 
# 创建原始DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列2': [2, 4, 6, 8, 10],
        '列3': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算列1和列2之间的相关系数
df_corr = df[['列1', '列2']].corr()
 
# 打印相关系数矩阵
print(df_corr)
```
输出结果：
```
         列1       列2
列1  1.000000  1.000000
列2  1.000000  1.000000
```
在这个案例中，我们使用corr()函数计算了列1和列2之间的相关系数，并得到了一个相关系数矩阵。由于列1和列2之间的关系是线性强相关的，所以相关系数的值都是1.000000。

掌握知识点:

了解如何计算DataFrame中两列之间的相关系数。相关系数可以帮助我们了解和量化变量之间的关联程度，有助于数据分析和建模。可以根据自己的需求修改计算相关系数的列，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame相关系数的计算方法。

题4:

如何针对DataFrame中的缺失数据进行填充？

题目：
```
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建包含缺失数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, np.nan, 19, 22],
        '性别': ['男', '女', np.nan, '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# TODO: 对DataFrame中的缺失数据进行填充
 
# 打印填充后的DataFrame
print(df)
```
在这个案例中，我们创建了一个包含缺失数据的DataFrame。其中，姓名、年龄和性别列中都存在缺失数据。

解题思路：

我们可以使用Pandas的fillna()函数来填充DataFrame中的缺失数据。通过指定要填充的值或填充方法，可以将缺失数据替换为指定的值。

解题步骤如下：
1. 寻找缺失数据：使用isnull()函数找出DataFrame中的缺失数据，返回一个布尔型的DataFrame。
2. 选择填充方式：根据具体情况选择适当的填充方式，例如使用固定值填充、使用均值或中位数填充、使用前向或后向填充等。
3. 填充缺失数据：使用fillna()函数将缺失数据替换为指定的值或使用指定的填充方法。这可以直接在原始DataFrame上操作，也可以创建一个新的DataFrame并赋值给它们。
4. 验证结果：打印填充后的DataFrame，确认缺失数据是否被成功填充。
解答代码如下：
```
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建包含缺失数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, np.nan, 19, 22],
        '性别': ['男', '女', np.nan, '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 对DataFrame中的缺失数据进行填充
df.fillna({'年龄': df['年龄'].mean(), '性别': '未知'}, inplace=True)
 
# 打印填充后的DataFrame
print(df)
```
输出结果：
```
   姓名    年龄 性别
0  张三  20.0  男
1  李四  20.5  女
2  王五  19.0  未知
3  赵六  22.0  女
```
在这个案例中，我们使用fillna()函数将DataFrame中的缺失数据进行填充。其中，我们使用年龄列的平均值填充年龄列，并使用'未知'填充性别列中的缺失数据。最终，我们得到了一个填充后的DataFrame，缺失数据被成功填充。

掌握知识点

了解如何针对DataFrame中的缺失数据进行填充。根据具体情况，我们可以选择不同的填充方式，例如使用固定值填充、使用统计值填充等。可以根据自己的需求尝试不同的填充方法，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame缺失数据填充的操作。

题5:

如何对DataFrame中的重复数据进行处理？

题目：
```
import pandas as pd
 
# 创建包含重复数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '李四', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 19, 22, 25],
        '性别': ['男', '男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
```
在这个案例中，我们创建了一个包含重复数据的DataFrame。其中，'姓名'、'年龄'和'性别'列中都存在重复数据。

解题思路：

我们可以使用Pandas的drop_duplicates()函数来移除DataFrame中的重复数据。通过指定要检查的列，我们可以根据列值的重复性来判断并删除重复数据。

解题步骤如下：
1. 寻找重复数据：使用duplicated()函数找出DataFrame中的重复数据，返回一个布尔型的Series。
2. 移除重复数据：使用drop_duplicates()函数删除DataFrame中的重复数据。这可以直接在原始DataFrame上操作，也可以创建一个新的DataFrame并赋值给它们。
3. 验证结果：打印处理后的DataFrame，确认重复数据是否被成功移除。
解答代码如下：
```
import pandas as pd
 
# 创建包含重复数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '李四', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 19, 22, 25],
        '性别': ['男', '男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 对DataFrame中的重复数据进行处理
df.drop_duplicates(inplace=True)
 
# 打印处理后的DataFrame
print(df)
```
输出结果：
```
   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  22  男
2  王五  19  女
4  赵六  25  女
```
在这个案例中，我们使用drop_duplicates()函数移除了DataFrame中的重复数据。我们得到了一个处理后的DataFrame，其中重复的行被成功删除，每个人的数据仅保留一次。

掌握知识点:

了解如何对DataFrame中的重复数据进行处理。根据具体情况，我们可以选择不同的列作为重复判断的依据。可以根据自己的需求尝试不同的列，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame重复数据处理的操作。

题6:

如何将一个DataFrame的数据按照指定条件进行分组，并计算每组的均值？

题目：
```
import pandas as pd
 
# 创建包含数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 19, 25],
        '性别': ['男', '男', '女', '男'],
        '成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
 
 
```
在这个案例中，我们创建了一个包含姓名、年龄、性别和成绩的DataFrame。我们的目标是按照性别对成绩进行分组，并计算每组的均值。

解题思路：

我们可以使用Pandas的groupby()函数对DataFrame按照指定的条件进行分组。然后，我们可以使用聚合函数（如mean()）计算每个分组的均值。

解题步骤如下：
1. 指定分组条件：使用groupby()函数按照性别列对DataFrame进行分组。这将返回一个GroupBy对象，表示按照性别分组后的数据。
2. 计算每组的均值：使用聚合函数（如mean()）对GroupBy对象进行操作，计算每个分组的均值。这将返回一个包含每个分组均值的DataFrame。
3. 验证结果：打印分组后的均值DataFrame，确认计算均值操作是否成功。
解答代码如下：
```
import pandas as pd
 
# 创建包含数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 19, 25],
        '性别': ['男', '男', '女', '男'],
        '成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 按照性别对DataFrame的成绩进行分组，计算每组的均值
grouped = df.groupby('性别')['成绩'].mean()
 
# 打印分组后的均值
print(grouped)
```
输出结果：
```
性别
女    92
男    87.67
Name: 成绩, dtype: float64
```
在这个案例中，我们使用groupby()函数按照性别列对DataFrame进行了分组，并使用mean()函数计算了每个分组的成绩均值。最终，我们得到了一个显示每个性别分组均值的Series。

掌握知识点:

了解如何使用groupby()函数对DataFrame进行分组，并计算每组的均值。可以根据具体需求选择不同的分组条件，并尝试使用其他聚合函数（如求和、计数等）进行操作。可以根据自己的需求尝试不同的分组和聚合操作，并观察结果的变化，以进一步了解DataFrame分组和聚合操作的使用。
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题1:

如何将DataFrame的列按照指定的顺序进行排序？

题目：

解题思路：

掌握知识点:

题2:

如何将一个DataFrame的多个列合并为一个新的列？

题目：

解题思路：

掌握知识点:

题3:

题目：

解题思路：

掌握知识点:

题4:

如何针对DataFrame中的缺失数据进行填充？

题目：

解题思路：

掌握知识点

题5:

如何对DataFrame中的重复数据进行处理？

题目：

解题思路：

掌握知识点:

题6:

如何将一个DataFrame的数据按照指定条件进行分组，并计算每组的均值？

题目：

解题思路：

掌握知识点: