==================

欢迎关注我的公众号：早起python

=================

大家好，本文接着更新Pandas进阶修炼120题，Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大，更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力，本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习，如果感兴趣，请一定要敲一遍代码。

 

81数据查看

题目：导入并查看pandas与numpy版本

难度：⭐

答案

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

 

82数据创建

题目：从NumPy数组创建DataFrame

难度：⭐

备注使用numpy生成20个0-100随机数

答案

tem = np.random.randint(1,100,20)
df1 = pd.DataFrame(tem)

 

83数据创建

题目：从NumPy数组创建DataFrame

难度：⭐

备注使用numpy生成20个0-100固定步长的数答案

tem = np.arange(0,100,5)
df2 = pd.DataFrame(tem)

 

84数据创建

题目：从NumPy数组创建DataFrame

难度：⭐

备注使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数

答案

tem = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tem)

 

85数据创建

题目：将df1，df2，df3按照行合并为新DataFrame

难度：⭐⭐

答案

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

 

86数据创建

题目：将df1，df2，df3按照列合并为新DataFrame

难度：⭐⭐

期望结果

0 1 2
0 95 0 0.022492
1 22 5 -1.209494
2 3 10 0.876127
3 21 15 -0.162149
4 51 20 -0.815424
5 30 25 -0.303792
...............

答案

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

 

87数据查看

题目：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

难度：⭐⭐

答案

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

 

88数据修改

题目：修改列名为col1,col2,col3

难度：⭐

答案

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

 

89数据提取

题目：提取第一列中不在第二列出现的数字

难度：⭐⭐⭐

答案

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

 

90数据提取

题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字

难度：⭐⭐⭐

答案

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

 

91数据提取

题目：提取第一列中可以整除5的数字位置

难度：⭐⭐⭐

答案

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

 

92数据计算

题目：计算第一列数字前一个与后一个的差值

难度：⭐⭐

答案

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

 

93数据处理

题目：将col1,col2,clo3三列顺序颠倒

难度：⭐⭐

答案

df.ix[:, ::-1]

 

94数据提取

题目：提取第一列位置在1,10,15的数字

难度：⭐⭐

答案

df['col1'].take([1,10,15])

 

95数据查找

题目：查找第一列的局部最大值位置

难度：⭐⭐⭐⭐

备注即比它前一个与后一个数字的都大的数字

答案

tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1'])))
np.where(tem == -2)[0] + 1

 

96数据计算

题目：按行计算df的每一行均值

难度：⭐⭐

答案

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

 

97数据计算

题目：对第二列计算移动平均值难度：⭐⭐⭐

备注每次移动三个位置，不可以使用自定义函数

答案

np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid')

 

98数据修改

题目：将数据按照第三列值的大小升序排列

难度：⭐⭐

答案

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

 

99数据修改

题目：将第一列大于50的数字修改为'高'

难度：⭐⭐

答案

df.col1[df['col1'] > 50]= '高'

 

100数据计算

题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离

难度：⭐⭐⭐

备注不可以使用自定义函数

答案

np.linalg.norm(df['col1']-df['col2'])

以上就是Pandas进阶修炼120题｜第四期的全部内容，如果对某些题目有更好的解法欢迎给我留言，我会在完结之后整理出一份完整的120题并附上提供思路的读者。如果喜欢本系列请在看与转发，NumPy与爬虫可视化类似专题正在准备中，敬请期待！