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        python是目前非常火爆的语言，其在人工智能、数据分析领域都占有一席之地，无论是学习还是工作，都会给你带来相当大的帮助。我在这给大家 推荐一个快速提升自己的网站👉👉 牛客网，他们现在的IT题库内容很丰富，属于国内做的很好的了，可以在下图中看见里面试题应有尽有，最最最重要的里面的资源全部免费！！！（亲测全免费，写题解还可以得小礼物）

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系列专栏链接：

Python快速刷题网站——牛客网 数据分析篇专栏 >

前言

       今天我们继续巩固 数据索引 相关知识。

Python用户的成就值

       现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
       假如你正在学习Python，你想知道牛客网的Python用户的成就值都有多高，请问该如何输出？
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。


       通过读题，我们提取关键信息：输出 Python、成就值 ，首先想到什么？直接查找python列或是用query函数查找Python列，我们把方式逐一列下：

• 直接查找Python列
• query函数查找Python列

       首先我们直接查找Python列，然后再去搜索成就值列：

import numpy as np
import pandas as pd
data= pd.DataFrame({
    "Nowcoder_ID":['first','second','third','fourth'],
    "Level":[1,2,3,2],
    "Language":['Python','CPP','Python','C/C#'],
    "Achievement_value":[8711,13,999999,2],
    "Num_of_exercise":[500,2,32,222],
    "Graduate_year":[np.nan,np.nan ,np.nan,'7']
})
print(print(data.loc[data['Language']=='Python'].Achievement_value))
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       当然，我们还有很多种输出方式也可以实现对应的输出结果，比如下面这种分开输出的方式：

a = data['Language']=='Python'
b = 'Achievement_value'
print(data[a].loc[:,b])
# 也就是
print(data[data['Language']=='Python'].loc[:,'Achievement_value'])
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       接下来我们用query函数查找Python列，原理上与上述是相同，只是使用的函数是不一样的，需要在实际应用中看情况选择使用（结果是一样的）：

import numpy as np
import pandas as pd
data= pd.DataFrame({
    "Nowcoder_ID":['first','second','third','fourth'],
    "Level":[1,2,3,2],
    "Language":['Python','CPP','Python','C/C#'],
    "Achievement_value":[8711,13,999999,2],
    "Num_of_exercise":[500,2,32,222],
    "Graduate_year":[np.nan,np.nan ,np.nan,'7']
})
print(data.query('Language=="Python"').loc[:,'Achievement_value'])
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最终代码整理如下：
DA7 牛客网Python用户的成就值 答案

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',')
# a=Nowcoder['Language']=='Python'
# b='Achievement_value'
# print(Nowcoder[a].loc[:,b])
print(Nowcoder.query('Language=="Python"').loc[:,'Achievement_value'])
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文件最后用户的部分数据

       现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
Continuous_check_in_days：最近连续签到天数
Number_of_submissions：提交代码次数
Last_submission_time：最后一次提交题目日期
       假设你想查看该文件最后5行用户的用户ID、等级、成就值、常用语言，请尝试输出。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

读题：查看文件最后五行用户的用户ID、等级、成就值、常用语言->Nowcoder_ID、Level、Achievement_value、Language

• 通过loc/iloc函数查找对应位置并输出
• 使用head/tail函数
• 两者混合使用

       首先是直接使用iloc函数输出：

import numpy as np
import pandas as pd
data= pd.DataFrame({
    "Nowcoder_ID":['first','second','third','fourth'],
    "Level":[1,2,3,2],
    "Language":['Python','CPP','Python','C/C#'],
    "Achievement_value":[8711,13,999999,2],
    "Num_of_exercise":[500,2,32,222],
    "Graduate_year":[np.nan,np.nan ,np.nan,'7']
})
data.iloc[-5:,[0,1,2,3]]
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       我们接下来再使用tail/head函数来实现看看：

print(data[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].tail(5))
# 注意，因为我上面使用的数据量只有四条,所以自己测试时使用head(-5)会无法显示，
# 因此我们只需把数据加到>=5即可使用此函数得出结果
print(data[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].head(-5))
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       这两个函数大家应该也理解了

• head()返回前n行
• tail()返回最后n行

       最后是两者混合使用，个人比较喜欢混一块使用：

print(Nowcoder.loc[:,['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].tail(5))
print(Nowcoder[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].head(-5))
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       其结果完全相同！这就是编程很有魅力的地方之一，你可以选择多种方式向最终目的进行编程，想炫技也好，想省事也罢，等你有着这种想法的时候恭喜你，成功入门…

最终代码整理如下：
DA8 文件最后用户的部分数据 答案

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
# print(Nowcoder.loc[:,['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].tail(5))
# print(Nowcoder.iloc[-5:,[0,1,2,5]])
print(Nowcoder[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']].head(-5))
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       趁暑假还没结束，大家一起卷起来😎😎