pandas综合练习

一、端午节的淘宝粽子交易 问题 : (1) 请删除最后一列为缺失值的行，并求所有在杭州发货的商品单价均值。

import pandas as pd # import numpy as np df = pd.read_csv('PandasTest\端午粽子数据.csv') df.drop(df[df['发货地址 '].isna()].index, inplace = True) print(df[df['发货地址 '].isna()].index)

(2) 商品标题带有“嘉兴”但发货地却不在嘉兴的商品有多少条记录？

import pandas as pd # import numpy as np df = pd.read_csv('PandasTest\端午粽子数据.csv') df_bt_jx = df[df['标题'].str.contains(r'[嘉兴]{2}')] print(df_bt_jx[df_bt_jx['发货地址 '].str.contains(r'[嘉兴]{2}') == False])

(3) 请按照分位数将价格分为“高、较高、中、较低、低”5 个类别，再将 类别结果插入到标题一列之后，最后对类别列进行降序排序。

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('PandasTest\端午粽子数据.csv') # print(df[~df[' 价格'].str.match(r'-?\d+\.?\d+$')]) df[' 价格'].loc[4376] = 45 df[' 价格'].loc[538] = 45.9 df[' 价格'] = df[' 价格'].astype('float64') df_quantile = df[' 价格'].quantile([0.2, 0.4, 0.6, 0.8]) df_lb = pd.cut(df[' 价格'], list([0, df_quantile[0.2], df_quantile[0.4], \ df_quantile[0.6], df_quantile[0.8], np.inf]), \ labels = ['低', '较低', '中', '较高', '高'], right=False) df.insert(1,'类别', df_lb) df.sort_values(['类别'], ascending = False).head() print(df)

(4) 付款人数一栏有缺失值吗？若有则请利用上一问的分类结果对这些缺失 值进行合理估计并填充。

import pandas as pd df = pd.read_csv('PandasTest\端午粽子数据.csv') print(df[df['付款人数'].isna()])

(5) 请将数据后四列合并为如下格式的 Series：商品发货地为 ××，店铺为 ××，共计 ×× 人付款，单价为 ××。

import pandas as pd df = pd.read_csv('PandasTest\端午粽子数据.csv') df_cat = '商品发货地为：' + df['发货地址 '] + '，店铺为:' + df['店铺'] + '，共计' +\ df['付款人数'] + '，单价为:' + df[' 价格'] print(df_cat)

(6) 请将上一问中的结果恢复成原来的四列。