活动地址:CSDN21天学习挑战赛
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哈喽!大家好,我是【IT邦德】,江湖人称jeames007,10年DBA工作经验
一位上进心十足的【大数据领域博主】!😜😜😜
中国DBA联盟(ACDU)成员,目前从事DBA及程序编程
擅长主流数据Oracle、MySQL、PG 运维开发,备份恢复,安装迁移,性能优化、故障应急处理等。
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❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱!❤️❤️❤️
🚀 描述
某公司计划举办一场运动会,现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段:
item_id:项目编号;
item_name:项目名称;
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段:
employee_id:员工编号;
name:员工姓名;
sex:性别;
department:所属部门;
item_id:报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
📖 输入描述
数据集可以从当前目录下items.csv、signup.csv读取。
items.csv
signup.csv
📖 输出描述:
只输出报名人数不为0的项目及其对应的报名人数。以上数据集的输出如下:
🍌🍌 答案
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
new=pd.merge(items,signup, on='item_id')
print(new.groupby('item_name').employee_id.count())
🚀 描述
某公司计划举办一场运动会,现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段:
item_id:项目编号;
item_name:项目名称;
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段:
employee_id:员工编号;
name:员工姓名;
sex:性别;
department:所属部门;
item_id:报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
📖 输入描述
数据集可以从当前目录下items.csv、signup.csv读取。
items.csv
signup.csv
📖 输出描述:
输出items.csv中所有项目的报名人数(没有人报名的项目的报名人数输出为0即可)。
以上数据集的输出如下:
🍌🍌 答案
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
a=pd.merge(items,signup,on='item_id',how='left')
print(a.groupby('item_name')['employee_id'].count())
🚀 描述
某公司计划举办一场运动会,现有部分运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段:
item_id:项目编号;
item_name:项目名称;
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段:
employee_id:员工编号;
name:员工姓名;
sex:性别;
department:所属部门;
item_id:报名项目id。
另有signup1.csv,是education部门的报名情况,包含字段同signup.csv。
请你将signup.csv与signup1.csv的数据集合并后,统计各类型项目的报名人数。
📖 输入描述
数据集可以从当前目录下items.csv、signup.csv、signup1.csv读取。
items.csv
signup.csv
signup1.csv
📖 输出描述:
只输出报名人数不为0的项目及其对应的报名人数。
以上数据集的输出如下:
🍌🍌 答案
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
signup1 = pd.read_csv('signup1.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
signup2=pd.concat([signup,signup1],axis=0)
result1=pd.merge(items,signup2,how='inner',on='item_id')
result=result1.groupby('item_name')
print(result.size())
🚀 描述
某公司计划举办一场运动会,现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段:
item_id:项目编号;
item_name:项目名称;
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段:
employee_id:员工编号;
name:员工姓名;
sex:性别;
department:所属部门;
item_id:报名项目id
请你统计职能部门(functional)中报名标枪(javenlin)的所有员工的员工编号(employee_id)、姓名(name)及性别(sex)。
📖 输入描述
数据集可以从当前目录下items.csv、signup.csv读取。
items.csv
signup.csv
📖 输出描述:
输出职能部门(functional)中报名标枪(javenlin)的所有员工的员工编号(employee_id)、姓名(name)及性别(sex)。
以上数据集的输出如下(注意:结果中行标签从0开始顺序排序):
🍌🍌 答案
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
df = pd.merge(signup,items,on="item_id")
df1 = df[(df["department"] == "functional") & (df["item_name"] == "javelin")]
df2 = df1[["employee_id","name","sex"]]
print(df2)