【简单模拟添加并合并通讯录~python+】

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个人感悟： “失败乃成功之母”，这是不变的道理，在失败中总结，在失败中成长，才能成为IT界的一代宗师。

添加并合并通讯录

无论是之前的按键机还是如今的智能机，通讯录都是大家最为熟知、最为经常使用的一个功能，现在我们就简单来模拟模拟用python来添加并合并通讯录叭！

相关程序代码如下：

n = int(input("请输入要添加通讯录的人数："))
a = []
for i in range(n):
    con_dict = {}
    name = input('请输入添加的联系人姓名：')
    telephone = input('请输入11位电话号码：')
    email = input('请输入邮件：')
    address = input('请输入地址：')
    info = f"tele:{telephone}, email:{email}, add:{address}"
    con_dict[name] = info
    print('第', i+1, '本通信录中的联系人信息为', con_dict)

	set1 = set(con_dict)
    a.append(set1)
    print('通信录现加的联系人:', set1)

print('通信录合并后的联系人有', a)

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运行效果如下：

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Pandas 每日一练：

# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/8/24 14:03
# @Author : lxw_pro
# @File : pandas-13 练习.py
# @Software : PyCharm
import pandas as pd
import numpy as np
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81、导入并查看pandas与numpy版本

print("此时电脑所拥有pandas的版本号为：", pd.__version__)
print("此时电脑所拥有numpy的版本号为：", np.__version__)
1
2

运行结果如下：

此时电脑所拥有pandas的版本号为： 1.3.5
此时电脑所拥有numpy的版本号为： 1.21.4
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82、从Numpy数组创建DataFrame

tmp1 = np.random.randint(1, 100, 10)
df1 = pd.DataFrame(tmp1)
print(df1)
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运行结果如下：

   0
0  82
1  35
2  40
3  35
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83、从Numpy数组创建DataFrame

tmp2 = np.arange(0, 100, 5)
df2 = pd.DataFrame(tmp2)
print(df2)
1
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运行结果如下：

     0
0    0
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84、从Numpy数组创建DataFrame

tmp3 = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tmp3)
print(df3)
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运行结果如下：

           0
0   1.191570
1  -1.393687
2  -1.854633
3  -1.357408
4   0.106885
5  -0.807733
6   2.423144
7   0.618467
8   0.331969
9  -1.113270
10 -0.431672
11  0.333612
12  0.390207
13 -0.305119
14 -1.105575
15  1.005282
16  1.285347
17 -1.111543
18  1.628867
19 -0.833661

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85、将df1、df2、df3按照行合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
print(df)
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运行结果如下：

           0
0   82.000000
1   35.000000
2   40.000000
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29  95.000000
30   1.191570
31  -1.393687
32  -1.854633
33  -1.357408
34   0.106885
35  -0.807733
36   2.423144
37   0.618467
38   0.331969
39  -1.113270
40  -0.431672
41   0.333612
42   0.390207
43  -0.305119
44  -1.105575
45   1.005282
46   1.285347
47  -1.111543
48   1.628867
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86、将df1、df2、df3按照列合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1, ignore_index=True)
print(df)
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运行结果如下：

       0   1         2
0   82.0   0  1.191570
1   35.0   5 -1.393687
2   40.0  10 -1.854633
3   35.0  15 -1.357408
4   84.0  20  0.106885
5   83.0  25 -0.807733
6   27.0  30  2.423144
7   39.0  35  0.618467
8   89.0  40  0.331969
9   13.0  45 -1.113270
10   NaN  50 -0.431672
11   NaN  55  0.333612
12   NaN  60  0.390207
13   NaN  65 -0.305119
14   NaN  70 -1.105575
15   NaN  75  1.005282
16   NaN  80  1.285347
17   NaN  85 -1.111543
18   NaN  90  1.628867
19   NaN  95 -0.833661

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87、查找df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值

ms = df.describe()
print(ms)
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运行结果如下：

               0          1          2
count  10.000000  20.000000  20.000000
mean   52.700000  47.500000  -0.049948
std    28.452885  29.580399   1.166953
min    13.000000   0.000000  -1.854633
25%    35.000000  23.750000  -1.107067
50%    39.500000  47.500000  -0.099117
75%    82.750000  71.250000   0.715171
max    89.000000  95.000000   2.423144

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88、修改列名为col1、col2、col3

df.columns = ['col1', 'col2', 'col3']
print(df)
1
2

运行结果如下：

    col1  col2      col3
0   82.0     0  1.191570
1   35.0     5 -1.393687
2   40.0    10 -1.854633
3   35.0    15 -1.357408
4   84.0    20  0.106885
5   83.0    25 -0.807733
6   27.0    30  2.423144
7   39.0    35  0.618467
8   89.0    40  0.331969
9   13.0    45 -1.113270
10   NaN    50 -0.431672
11   NaN    55  0.333612
12   NaN    60  0.390207
13   NaN    65 -0.305119
14   NaN    70 -1.105575
15   NaN    75  1.005282
16   NaN    80  1.285347
17   NaN    85 -1.111543
18   NaN    90  1.628867
19   NaN    95 -0.833661

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89、提取第一列中不在第二列出现的数字

print(df['col1'][df['col1'].isin(df['col2'])])
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运行结果如下：

1    35.0
2    40.0
3    35.0
Name: col1, dtype: float64
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90、提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字

tmp = df['col1'].append(df['col2'])
print(tmp.value_counts().index[:3])
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运行结果如下：

Float64Index([35.0, 40.0, 82.0], dtype='float64')
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每日一言：

你必须按所想去生活，否则你只能按生活去想！！！

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持续更新中…

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