Pandas数据分析练手题（十题）

数据集下载地址：https://github.com/Rango-2017/Pandas_exercises

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1 - 开始了解你的数据

探索Chipotle快餐数据

-- 将数据集存入一个名为chipo的数据框内
-- 查看前10行内容
-- 数据集中有多少个列(columns)？
-- 打印出全部的列名称
-- 数据集的索引是怎样的？
-- 被下单数最多商品(item)是什么?
-- 在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？
-- 在choice_description中，下单次数最多的商品是什么？
-- 一共有多少商品被下单？
-- 将item_price转换为浮点数
-- 在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？
-- 在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？
-- 每一单(order)对应的平均总价是多少？

import pandas as pd
#将数据集存入一个名为chipo的数据框内
chipo = pd.read_csv('chipotle.tsv',sep='\t')

#查看前10行内容
chipo.head(10)

#数据集中有多少个列(columns)？
chipo.shape[1]

#打印出全部的列名称
chipo.columns

#数据集的索引是怎样的？
chipo.index

#被下单数最多商品(item)是什么?
chipo[['item_name','quantity']].groupby(by=['item_name']).sum().sort_values(by=['quantity'],ascending=False)

#在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？
chipo.item_name.nunique()

#在choice_description中，下单次数最多的商品是什么？
#chipo[['choice_description','quantity']].groupby(by=['choice_description']).sum().sort_values(by=['quantity'],ascending=False)
chipo['choice_description'].value_counts().head()

#一共有多少商品被下单？
chipo['quantity'].sum()

#将item_price转换为浮点数
#货币符号后取起
chipo['item_price'] = chipo['item_price'].apply(lambda x: float(x[1:]))

#在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？
(chipo['quantity'] * chipo['item_price']).sum()

#在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？
chipo['order_id'].nunique()

#每一单(order)对应的平均总价是多少？
chipo['item_price_sum'] = chipo['quantity'] * chipo['item_price']
(chipo[['order_id','item_price_sum']].groupby(by=['order_id']).sum()).mean()

2 - 数据过滤与排序

探索2012欧洲杯数据

-- 将数据集命名为euro12
-- 只选取 Goals 这一列
-- 有多少球队参与了2012欧洲杯？
-- 该数据集中一共有多少列(columns)?
-- 将数据集中的列Team, Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框
-- 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序
-- 计算每个球队拿到的黄牌数的平均值
-- 找到进球数Goals超过6的球队数据
-- 选取以字母G开头的球队数据
-- 选取前7列
-- 选取除了最后3列之外的全部列
-- 找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting Accuracy)

import pandas as pd
#将数据集命名为euro12
euro12 = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Euro2012.csv')

#只选取 Goals 这一列
euro12.Goals

#有多少球队参与了2012欧洲杯？
euro12.Team.nunique()

#该数据集中一共有多少列(columns)?
euro12.shape[1]

#将数据集中的列Team, Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框
discipline = euro12[['Team','Yellow Cards','Red Cards']]

#对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序
discipline.sort_values(by=['Red Cards','Yellow Cards'],ascending = False)

#计算拿到的黄牌数的平均值
euro12['Yellow Cards'].mean()

#找到进球数Goals超过6的球队数据
euro12[euro12.Goals>6]

#选取以字母G开头的球队数据
euro12[euro12.Team.str.startswith('G')]

#选取前7列
euro12.iloc[:,0:7]

#选取除了最后3列之外的全部列
euro12.iloc[:,0:-3]

#找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting Accuracy)
euro12.loc[euro12['Team'].isin(['England','Italy','Russia']),['Team','Shooting Accuracy']]

#loc：通过行标签索引数据
#iloc：通过行号索引行数据
#ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合）

练习3-数据分组

探索酒类消费数据

-- 将数据框命名为drinks
-- 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？
-- 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值
-- 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值
-- 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数
-- 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

import pandas as pd
#将数据框命名为drinks
drinks = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\drinks.csv')

#哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？
(drinks[['continent','beer_servings']].groupby(by=['continent']).mean().sort_values(by=['beer_servings'],ascending =False)).head(1)

#打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值
drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()

#打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值
drinks.groupby('continent').mean()

#打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数
drinks.groupby('continent').median()

#打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值
drinks.groupby('continent').spirit_servings.describe()

练习4-Apply函数

探索1960 - 2014 美国犯罪数据

-- 将数据框命名为crime
-- 每一列(column)的数据类型是什么样的？
-- 将Year的数据类型转换为 datetime64
-- 将列Year设置为数据框的索引
-- 删除名为Total的列
-- 按照Year（每十年）对数据框进行分组并求和
-- 何时是美国历史上生存最危险的年代？

import pandas as pd
#将数据框命名为drinks
crime = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\US_Crime_Rates_1960_2014.csv',index_col=0)

#每一列(column)的数据类型是什么样的？
crime.info()

#将Year的数据类型转换为 datetime64
crime.Year = pd.to_datetime(crime.Year,format='%Y')

#将列Year设置为数据框的索引
crime = crime.set_index('Year',drop=True)

#删除名为Total的列
del crime['Total']
crime.head()

#按照Year（每十年）对数据框进行分组并求和
crimes = crime.resample('10AS').sum()
population = crime.resample('10AS').max() #人口是累计数，不能直接求和
crimes['Population'] = population

#何时是美国历史上生存最危险的年代？
crime.idxmax(0)#最大值的索引值

练习5-合并¶

探索虚拟姓名数据

-- 创建DataFrame
-- 将上述的DataFrame分别命名为data1, data2, data3
-- 将data1和data2两个数据框按照行的维度进行合并，命名为all_data
-- 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并，命名为all_data_col
-- 打印data3
-- 按照subject_id的值对all_data和data3作合并
-- 对data1和data2按照subject_id作连接
-- 找到 data1 和 data2 合并之后的所有匹配结果

import pandas as pd
import numpy as np
raw_data_1 = {
        'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
        'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches']}

raw_data_2 = {
        'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8'],
        'first_name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
        'last_name': ['Bonder', 'Black', 'Balwner', 'Brice', 'Btisan']}

raw_data_3 = {
        'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5', '7', '8', '9', '10', '11'],
        'test_id': [51, 15, 15, 61, 16, 14, 15, 1, 61, 16]}
#创建DataFrame
#将上述的DataFrame分别命名为data1, data2, data3
data1 = pd.DataFrame(raw_data_1)
data2 = pd.DataFrame(raw_data_2)
data3 = pd.DataFrame(raw_data_3)

#将data1和data2两个数据框按照行的维度进行合并，命名为all_data
all_data = pd.concat([data1,data2],axis=0)

#将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并，命名为all_data_col
all_data_col = pd.concat([data1,data2],axis=1)

#打印data3
data3

#按照subject_id的值对all_data和data3作合并
pd.merge(all_data,data3,on='subject_id')

#对data1和data2按照subject_id作内连接
pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='inner')

#找到 data1 和 data2 合并之后的所有匹配结果
pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer')

练习6-统计

探索风速数据

-- 将数据作存储并且设置前三列为合适的索引
-- 2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug
-- 将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns]
-- 对应每一个location，一共有多少数据值缺失
-- 对应每一个location，一共有多少完整的数据值
-- 对于全体数据，计算风速的平均值
-- 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差
-- 创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有location的风速最小值，最大值，平均值和标准差
-- 对于每一个location，计算一月份的平均风速
-- 对于数据记录按照年为频率取样
-- 对于数据记录按照月为频率取样

import pandas as pd
import datetime
#将数据作存储并且设置前三列为合适的索引
df = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]])

#2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug
def fix_century(x):
    year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year
    return datetime.date(year,x.month,x.day)

df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century)

#将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns]
df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy'])
df = df.set_index('Yr_Mo_Dy')

#对应每一个location，一共有多少数据值缺失
df.isnull().sum()

#对应每一个location，一共有多少完整的数据值
df.shape[1] - df.isnull().sum()

#对于全体数据，计算风速的平均值
df.mean().mean()

#创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差
loc_stats = pd.DataFrame()
loc_stats['min'] = df.min()
loc_stats['max'] = df.max()
loc_stats['mean'] = df.mean()
loc_stats['std'] = df.std()

#创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值，最大值，平均值和标准差
day_stats = pd.DataFrame()
day_stats['min'] = df.min(axis=1)
day_stats['max'] = df.max(axis=1)
day_stats['mean'] = df.mean(axis=1)
day_stats['std'] = df.std(axis=1)

#对于每一个location，计算一月份的平均风速
df['date'] = df.index

df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year)
df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month)
df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day)

january_winds = df.query('month ==1')       #query等同于df[df.month==1]
january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean()

#对于数据记录按照年为频率取样
df.query('month ==1 and day == 1')

#对于数据记录按照月为频率取样
df.query('day == 1')

练习7-可视化

探索泰坦尼克灾难数据

-- 将数据框命名为titanic
-- 将PassengerId设置为索引
-- 绘制一个展示男女乘客比例的扇形图
-- 绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图
-- 有多少人生还？
-- 绘制一个展示船票价格的直方图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

#将数据框命名为titanic
titanic = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\train.csv')

#将PassengerId设置为索引
titanic = titanic.set_index('PassengerId')

#绘制一个展示男女乘客比例的扇形图
Male = (titanic.Sex == 'male').sum()
Female = (titanic.Sex == 'female').sum()

proportions = [Male,Female]

plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True,
        autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0))
plt.axis('equal')
plt.title('Sex Proportion')
plt.tight_layout()
plt.show()

#绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图
lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False)
lm.set(title='Fare x Age')

#设置坐标轴取值范围
axes = lm.axes
axes[0,0].set_ylim(-5,)
axes[0,0].set_xlim(-5,85)

#有多少人生还？
titanic.Survived.sum()

#绘制一个展示船票价格的直方图
df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False)

plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10)))
plt.xlabel('Fare')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Fare Payed Histrogram')
plt.show()

练习8-创建数据框

探索Pokemon数据

-- 创建一个数据字典
-- 将数据字典存为一个名叫pokemon的数据框中
-- 数据框的列排序是字母顺序，请重新修改为name, type, hp, evolution, pokedex这个顺序
-- 添加一个列place['park','street','lake','forest']
-- 查看每个列的数据类型

import pandas as pd
#创建一个数据字典
raw_data = {"name": ['Bulbasaur', 'Charmander','Squirtle','Caterpie'],
            "evolution": ['Ivysaur','Charmeleon','Wartortle','Metapod'],
            "type": ['grass', 'fire', 'water', 'bug'],
            "hp": [45, 39, 44, 45],
            "pokedex": ['yes', 'no','yes','no']
            }
#将数据字典存为一个名叫pokemon的数据框中
pokemon =  pd.DataFrame(raw_data)

#数据框的列排序是字母顺序，请重新修改为name, type, hp, evolution, pokedex这个顺序
pokemon = pokemon[['name', 'type', 'hp', 'evolution', 'pokedex']]

#添加一个列place['park','street','lake','forest']
pokemon['place'] = ['park','street','lake','forest']

#看每个列的数据类型
pokemon.dtypes

练习9-时间序列

探索Apple公司股价数据

-- 读取数据并存为一个名叫apple的数据框
-- 查看每一列的数据类型
-- 将Date这个列转换为datetime类型
-- 将Date设置为索引
-- 有重复的日期吗？
-- 将index设置为升序
-- 找到每个月的最后一个交易日(business day)
-- 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？
-- 在数据中一共有多少个月？
-- 按照时间顺序可视化Adj Close值

import pandas as pd
#读取数据并存为一个名叫apple的数据框
apple = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\appl_1980_2014.csv')

#查看每一列的数据类型
apple.dtypes

#将Date这个列转换为datetime类型
apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date)

#将Date设置为索引
apple = apple.set_index('Date')

#有重复的日期吗？
apple.index.is_unique

#将index设置为升序
apple = apple.sort_index(ascending = True)

#找到每个月的最后一个交易日(business day)
apple_month = apple.resample('BM').mean()
apple_month.head()

#数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？
(apple.index.max() - apple.index.min()).days

#在数据中一共有多少个月？
len(apple_month)

#按照时间顺序可视化Adj Close值
apple['Adj Close'].plot(title = 'Apple Stock').get_figure().set_size_inches(9,5)

练习10-删除数据

探索Iris纸鸢花数据

-- 将数据集存成变量iris
-- 创建数据框的列名称['sepal_length','sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
-- 数据框中有缺失值吗？
-- 将列petal_length的第10到19行设置为缺失值
-- 将petal_lengt缺失值全部替换为1.0
-- 删除列class
-- 将数据框前三行设置为缺失值
-- 删除有缺失值的行
-- 重新设置索引

import pandas as pd
import numpy as np
#读取数据并存为一个名叫apple的数据框
iris = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\iris.data')

#创建数据框的列名称['sepal_length','sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
iris.columns = ['sepal_length','sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

#数据框中有缺失值吗？
iris.isnull().sum()

#将列petal_length的第10到19行设置为缺失值
iris['petal_length'].loc[10:19]=np.nan

#将petal_lengt缺失值全部替换为1.0
iris.petal_length.fillna(1 , inplace=True)

#删除列class
del iris['class']

#将数据框前三行设置为缺失值
iris.loc[0:2,:]=np.nan

#删除有缺失值的行
iris = iris.dropna(how='any')

#重新设置索引
iris = iris.reset_index(drop = True)#加上drop参数，原有索引就不会成为新的列

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参考至科赛网

https://www.kesci.com/home/project/59e77a636d213335f38daec2