Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

数据派THU

发布于 2020-07-17 15:06:13

6.2K00

代码可运行

文章被收录于专栏：数据派THU数据派THU

运行总次数：0

代码可运行

来源：早起Python

本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。

Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。

和鲸社区的刘早起创作了这个项目，其中包含Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理、当Pandas遇上NumPy、补充内容 5个部分。在深度和广度上，都相较之前的Pandas习题系列有了很大的提升。

Part 1 Pandas基础

1.将下面的字典创建为DataFrame

data = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python"],
       "score":[1,2,np.nan,4,5,6,7,10]}
       
df = pd.DataFrame(data)
df

2.提取含有字符串"Python"的行

#方法一
df[df['grammer'] == 'Python']
#方法二
results = df['grammer'].str.contains("Python")
results.fillna(value=False,inplace = True)
df[results]

3.输出df的所有列名

print(df.columns)

4.修改第二列列名为'popularity'

df.rename(columns={'score':'popularity'}, inplace = True)
df

5.统计grammer列中每种编程语言出现的次数

df['grammer'].value_counts()

6.将空值用上下值的平均值填充

df['popularity'] = df['popularity'].fillna(df['popularity'].interpolate())
df

7.提取popularity列中值大于3的行

df[df['popularity'] > 3]

8.按照grammer列进行去除重复值

df.drop_duplicates(['grammer'])

9.计算popularity列平均值

df['popularity'].mean()

10.将grammer列转换为list

df['grammer'].to_list()

11.将DataFrame保存为EXCEL

df.to_excel('test.xlsx')

12.查看数据行列数

df.shape

13.提取popularity列值大于3小于7的行

df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)]

14.交换两列位置

# 方法1
temp = df['popularity']
df.drop(labels=['popularity'], axis=1,inplace = True)
df.insert(0, 'popularity', temp)
df
# 方法2
cols = df.columns[[1,0]]
df = df[cols]
df

15.提取popularity列最大值所在行

df[df['popularity'] == df['popularity'].max()]

16.查看最后5行数据

df.tail()

17.删除最后一行数据

df.drop([len(df)-1],inplace=True)
df

18.添加一行数据['Perl',6.6]

row={'grammer':'Perl','popularity':6.6}
df = df.append(row,ignore_index=True)
df

19.对数据按照"popularity"列值的大小进行排序

df.sort_values("popularity",inplace=True)
df

20.统计grammer列每个字符串的长度

df['grammer'] = df['grammer'].fillna('R')
df['len_str'] = df['grammer'].map(lambda x: len(x))
df

Part 2 Pandas数据处理

21.读取本地EXCEL数据

import pandas as pd
df = pd.read_excel('pandas120.xlsx')

22.查看df数据前5行

df.head()

23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值

#备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com/s/5xJ-VLaHCV9qX2AMNOLRtw
#为什么不能直接使用max，min函数，因为我们的数据中是20k-35k这种字符串，所以需要先用正则表达式提取数字
import re
# 方法一：apply + 自定义函数
def func(df):
    lst = df['salary'].split('-')
    smin = int(lst[0].strip('k'))
    smax = int(lst[1].strip('k'))
    df['salary'] = int((smin + smax) / 2 * 1000)
    return df

df = df.apply(func,axis=1)
# 方法二：iterrows + 正则
import re
for index,row in df.iterrows():
    nums = re.findall('\d+',row[2])
    df.iloc[index,2] = int(eval(f'({nums[0]} + {nums[1]}) / 2 * 1000'))

24.将数据根据学历进行分组并计算平均薪资

print(df.groupby('education').mean())

25.将createTime列时间转换为月-日

#备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com/s/5xJ-VLaHCV9qX2AMNOLRtw
for i in range(len(df)):
    df.ix[i,0] = df.ix[i,0].to_pydatetime().strftime("%m-%d")  
df.head()

26.查看索引、数据类型和内存信息

df.info()

27.查看数值型列的汇总统计

df.describe()

28.新增一列根据salary将数据分为三组

bins = [0,5000, 20000, 50000]
group_names = ['低', '中', '高']
df['categories'] = pd.cut(df['salary'], bins, labels=group_names)
df

29.按照salary列对数据降序排列

df.sort_values('salary', ascending=False)

30.取出第33行数据

df.loc[32]

31.计算salary列的中位数

np.median(df['salary'])

32.绘制薪资水平频率分布直方图

#执行两次
df.salary.plot(kind='hist')

33.绘制薪资水平密度曲线

df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000))

34.删除最后一列categories

del df['categories']
# 等价于
df.drop(columns=['categories'], inplace=True)

35.将df的第一列与第二列合并为新的一列

df['test'] = df['education']+df['createTime']
df

36.将education列与salary列合并为新的一列

#备注：salary为int类型，操作与35题有所不同
df["test1"] = df["salary"].map(str) + df['education']
df

37.计算salary最大值与最小值之差

df[['salary']].apply(lambda x: x.max() - x.min())

38.将第一行与最后一行拼接，成一个新表

pd.concat([df[:1], df[-2:-1]])

39.将第8行数据添加至末尾

df.append(df.iloc[7])

40.查看每列的数据类型

df.dtypes

41.将createTime列设置为索引

df.set_index("createTime")

42.生成一个和df长度相同的随机数dataframe

df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1, 10, 135)))
df1

43.将上一题生成的dataframe与df合并

df= pd.concat([df,df1],axis=1)
df

44.生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列

df["new"] = df["salary"] - df[0]
df

45.检查数据中是否含有任何缺失值

df.isnull().values.any()

46.将salary列类型转换为浮点数

df['salary'].astype(np.float64)

47.计算salary大于10000的次数

len(df[df['salary']>10000])

48.查看每种学历出现的次数

df.education.value_counts()

49.查看education列共有几种学历

df['education'].nunique()

50.提取salary与new列的和大于60000的最后3行

df1 = df[['salary','new']]
rowsums = df1.apply(np.sum, axis=1)
res = df.iloc[np.where(rowsums > 60000)[0][-3:], :]
res

Part 3 金融数据处理

51.使用绝对路径读取本地Excel数据

#请将下面的路径替换为你存储数据的路径
data = pd.read_excel('/Users/Desktop/600000.SH.xls')

52.查看数据前三行

data.head(3)

53.查看每列数据缺失值情况

data.isnull().sum()

54.提取日期列含有空值的行

data[data['日期'].isnull()]

55.输出每列缺失值具体行数

for columname in data.columns:
    if data[columname].count() != len(data):
        loc = data[columname][data[columname].isnull().values==True].index.tolist()
        print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(columname,loc))

56.删除所有存在缺失值的行

# 备注
# axis：0-行操作（默认），1-列操作
# how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除
# inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作
data.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

57.绘制收盘价的折线图

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.style.use('seaborn-darkgrid') # 设置画图的风格
plt.rc('font',  size=6) #设置图中字体和大小
plt.rc('figure', figsize=(4,3), dpi=150) # 设置图的大小
data['收盘价(元)'].plot()

# 等价于
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['收盘价(元)'])

58.同时绘制开盘价与收盘价

data[['收盘价(元)','开盘价(元)']].plot()

59.绘制涨跌幅的直方图

plt.hist(df['涨跌幅(%)'])
# 等价于
df['涨跌幅(%)'].hist()

60.让直方图更细致

data['涨跌幅(%)'].hist(bins = 30)

61.以data的列名创建一个dataframe

temp = pd.DataFrame(columns = data.columns.to_list())

62.打印所有换手率不是数字的行

for i in range(len(data)):
    if type(data.iloc[i,13]) != float:
        temp = temp.append(data.loc[i])

temp

63.打印所有换手率为--的行

data[data['换手率(%)'].isin(['--'])]

64.重置data的行号

data = data.reset_index()

65.删除所有换手率为非数字的行

k =[]
for i in range(len(data)):
    if type(data.iloc[i,13]) != float:
        k.append(i)
data.drop(labels=k,inplace=True)

66.绘制换手率的密度曲线

data['换手率(%)'].plot(kind='kde')

67.计算前一天与后一天收盘价的差值

data['收盘价(元)'].diff()

68.计算前一天与后一天收盘价变化率

data['收盘价(元)'].pct_change()

69.设置日期为索引

data = data.set_index('日期')

70.以5个数据作为一个数据滑动窗口，在这个5个数据上取均值(收盘价)

data['收盘价(元)'].rolling(5).mean()

71.以5个数据作为一个数据滑动窗口，计算这五个数据总和(收盘价)

data['收盘价(元)'].rolling(5).sum()

72.将收盘价5日均线、20日均线与原始数据绘制在同一个图上

data['收盘价(元)'].plot()
data['收盘价(元)'].rolling(5).mean().plot()
data['收盘价(元)'].rolling(20).mean().plot()

73.按周为采样规则，取一周收盘价最大值

data['收盘价(元)'].resample('W').max()

74.绘制重采样数据与原始数据

data['收盘价(元)'].plot()
data['收盘价(元)'].resample('7D').max().plot()

75.将数据往后移动5天

data.shift(5)

76.将数据向前移动5天

data.shift(-5)

77.使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值

data['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1).mean()

78.绘制上一题的移动均值与原始数据折线图

data['expanding Open mean']=data['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1).mean()
data[['开盘价(元)', 'expanding Open mean']].plot(figsize=(16, 6))

79.计算布林指标

data['former 30 days rolling Close mean']=data['收盘价(元)'].rolling(20).mean()
data['upper bound']=data['former 30 days rolling Close mean']+2*data['收盘价(元)'].rolling(20).std()#在这里我们取20天内的标准差
data['lower bound']=data['former 30 days rolling Close mean']-2*data['收盘价(元)'].rolling(20).std()

80.计算布林线并绘制

data[['收盘价(元)', 'former 30 days rolling Close mean','upper bound','lower bound' ]].plot(figsize=(16, 6))

Part 4 当Pandas遇上NumPy

81.导入并查看pandas与numpy版本

import pandas as pd
import numpy as np
print(np.__version__)
print(pd.__version__)

82.从NumPy数组创建DataFrame

#备注 使用numpy生成20个0-100随机数
tem = np.random.randint(1,100,20)
df1 = pd.DataFrame(tem)
df1

83.从NumPy数组创建DataFrame

#备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数
tem = np.arange(0,100,5)
df2 = pd.DataFrame(tem)
df2

84.从NumPy数组创建DataFrame

#备注 使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数
tem = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tem)
df3

85.将df1，df2，df3按照行合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)
df

86.将df1，df2，df3按照列合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True)
df

87.查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值

print(np.percentile(df, q=[0, 25, 50, 75, 100]))

88.修改列名为col1,col2,col3

df.columns = ['col1','col2','col3']

89.提取第一列中不在第二列出现的数字

df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])]

90.提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字

temp = df['col1'].append(df['col2'])
temp.value_counts().index[:3]

91.提取第一列中可以整除5的数字位置

np.argwhere(df['col1'] % 5==0)

92.计算第一列数字前一个与后一个的差值

df['col1'].diff().tolist()

93.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒

df.ix[:, ::-1]

94.提取第一列位置在1,10,15的数字

df['col1'].take([1,10,15])
# 等价于
df.iloc[[1,10,15],0]

95.查找第一列的局部最大值位置

#备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字
tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1'])))
np.where(tem == -2)[0] + 1

96.按行计算df的每一行均值

df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1)

97.对第二列计算移动平均值

#备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数
np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid')

98.将数据按照第三列值的大小升序排列

df.sort_values("col3",inplace=True)

99.将第一列大于50的数字修改为'高'

df.col1[df['col1'] > 50]= '高'

100.计算第二列与第三列之间的欧式距离

np.linalg.norm(df['col2']-df['col3'])

Part 5 一些补充

101.从CSV文件中读取指定数据

# 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列

df = pd.read_csv('数据1.csv',encoding='gbk', usecols=['positionName', 'salary'],nrows = 10)
df

102.从CSV文件中读取指定数据

# 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高
df = pd.read_csv('数据2.csv',converters={'薪资水平': lambda x: '高' if float(x) > 10000 else '低'} )
df

103.从上一题数据中，对薪资水平列每隔20行进行一次抽样

df.iloc[::20, :][['薪资水平']]

104.将数据取消使用科学计数法

# 输入
df = pd.DataFrame(np.random.random(10)**10, columns=['data'])
df

df.round(3)

105.将上一题的数据转换为百分数

df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format})

106.查找上一题数据中第3大值的行号

df['data'].argsort()[::-1][7]

107.反转df的行

df.iloc[::-1, :]

108.按照多列对数据进行合并

# 输入
df1= pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2= pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

109.按照多列对数据进行合并

pd.merge(df1, df2, how='left', on=['key1', 'key2'])

110.再次读取数据1并显示所有的列

df = pd.read_csv('数据1.csv',encoding='gbk')
pd.set_option("display.max.columns", None)
df

111.查找secondType与thirdType值相等的行号

np.where(df.secondType == df.thirdType)

112.查找薪资大于平均薪资的第三个数据

np.argwhere(df['salary'] > df['salary'].mean())[2]

113.将上一题数据的salary列开根号

df[['salary']].apply(np.sqrt)

114.将上一题数据的linestaion列按_拆分

df['split'] = df['linestaion'].str.split('_')

115.查看上一题数据中一共有多少列

df.shape[1]

116.提取industryField列以'数据'开头的行

df[df['industryField'].str.startswith('数据')]

117.按列制作数据透视表

pd.pivot_table(df,values=["salary","score"],index="positionId")

118.同时对salary、score两列进行计算

df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min])

119.对salary求平均，对score列求和

df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean})

120.计算并提取平均薪资最高的区

df[['district','salary']].groupby(by='district').mean().sort_values('salary',ascending=False).head(1)

编辑：王菁

校对：林亦霖

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2020-07-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

python

numpy

编程算法

数据处理

本文分享自数据派THU 微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！