Pandas数据预处理Pandas合并数据集在线闯关

Pandas数据预处理Pandas合并数据集在线闯关_头歌实践教学平台

news2024/11/27 11:13:49

这里写目录标题

第1关 Concat与Append操作
第2关合并与连接
第3关案例：美国各州的统计数据

第1关 Concat与Append操作

任务描述
本关任务：使用read_csv()读取两个csv文件中的数据，将两个数据集合并，将索引设为Ladder列，并将缺失值填充为0。

编程要求
data.csv和data1.csv是两份与各国幸福指数排名相关的数据，为了便于查看排名详情，所以需要将两份数据横向合并。数据列名含义如下：

读取step1/data.csv和step1/data1.csv两份数据；
首先将两个数据横向合并；
将索引设为排名（Ladder）列；
填充空值为0；
具体要求请参见后续测试样例。
请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。
测试输入：
无测试输入
预期输出：

import pandas as pd

def task1():
    #********** Begin **********#
    data=pd.read_csv('step1/data.csv')    
    data1=pd.read_csv('step1/data1.csv')  
    result=pd.concat([data,data1],axis=1) 
    result=result.T.drop_duplicates().T   
    result.index.name = 'Ladder'          
    result=result.fillna(0)

    #********** End **********#
    return result

第2关合并与连接

任务描述
本关任务：使用pandas中的merge()函数按照编程要求合并三份数据。

编程要求
在实际应用中，经常会遇到数据需要连接但是数据源不同的情况，如以下两个数据：

mysql中查询的数据；

mongodb中查询的数据；
$[{'page_click_count': 20, 'user_id': 1}, {'page_click_count': 38, 'user_id': 2}, {'page_click_count': 10, 'user_id': 3}]$
o\fracle中查询的数据；

我们需要分析不同城市的人对某个网页的点击次数，如果通过普通程序编写逻辑来实现肯定是可以做到的，但是当要连接的表超过十个，甚至百个时，这个方法就不好使了。这时使用pd.merge()来连接绝对是明智的选择。所以我们就来实践一下吧。

将mysql、mongodb和o\fracle中的数据转换成DataFrame；
mysql：

mongodb：

o\fracle:

然后通过合并、连接、排序等操作，得到下图所示目标数组；

具体要求请参见后续测试样例。
提示：drop_duplicates()函数可以根据某一列来删除重复值。
请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。
测试输入：
无测试输入
预期输出：

开始你的任务吧，祝你成功！

import pandas as pd


def task2(dataset1,dataset2,dataset3):

    # ********** Begin **********#
    d1,d2,d3=pd.DataFrame(dataset1),pd.DataFrame(dataset2),pd.DataFrame(dataset3)
    result=pd.merge(d3,pd.merge(d1,d2,on='user_id',how='outer'),    left_on='id',right_on='user_id',how='outer')
    result['user_id']=result['user_id'].fillna(result['id'])
    result['page_click_count_y']=result['page_click_count_y'].fillna(result['page_click_count_x'])
    result['city_x']=result['city_x'].fillna(result['city_y'])
    result=result.drop(['id','page_click_count_x','city_y'],axis=1)
    result.rename(columns={'city_x':'city','page_click_count_y':'page_click_count'},inplace=True)
    result=result.sort_values(by="user_id")
    result['user_id']= result['user_id'].values.astype(int)
    
    # ********** End **********#
    return result

第3关案例：美国各州的统计数据

任务描述
本关为练习关卡，请按照编程要求完成任务，获取美国各州2010年的人口密度排名。

编程要求

使用read_csv()函数读取step3文件夹中的state-population.csv（pop）、state-areas.csv(areas)、state-abbrevs.csv(abbrevs)文件；

合并pop和abbrevs。我们需要将pop的state/region列与abbrevs的abbreviation列进行合并，还需要通过how='outer’确保数据没有丢失，得到合并后的结果，发现有一个重复列需要删除，所以，删除abbreviation列；

来全面检查一下数据是否有缺失，对每个字段逐行检查是否有缺失值，通过结果可知只有population和state列有缺失值；

查看population这一列为缺失值的特征。通过结果可以得到好像所有的人口缺失值都出现在2000年之前的波多黎各，此前并没有统计过波多黎各的人口；

从上面的结果可以发现state这一列也有缺失值，通过下列代码可以查看是哪些州有缺失值；

我们可以快速解决这个问题：人口数据中包含波多黎各（PR）和全国总数（USA），但这两项没有出现在州名称缩写表中。我们可以用以下代码来填充对应的全称；

然后我们用类似的规则将面积数据和处理完后的merged合并起来。数据合并的键为state，连接方式为左连接；

检查缺失值，从结果中可以发现，area列中还有缺失值；
查看是哪个地区面积缺失。结果如下：

从上面的结果可以得出缺少的是全美国的面积数据，但是我们的目标数据并不需要全美国的面积数据，所以我们需要删掉这些缺失值；
取year为2010年的数据，并将索引设为state列；
计算人口密度，将2010年的人口population除以面积area (sq. mi)；
由于人口密度中分为成年人的人口密度和未成年人的人口密度，所以我们需要对两个值进行求合得到最终的人口密度；
对值进行排序，取人口密度结果的前5名与倒数5名；
具体要求请参见后续测试样例。
请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。
测试输入：
无测试输入
预期输出：

开始你的任务吧，祝你成功！

import pandas as pd
import numpy as np

def task3():
    #********** Begin **********#
    #读取三个csv文件
    pop = pd.read_csv('./step3/state-population.csv')
    areas = pd.read_csv('./step3/state-areas.csv')
    abbrevs = pd.read_csv('./step3/state-abbrevs.csv')
    # 合并pop和abbrevs并删除重复列
    merged = pd.merge(pop, abbrevs, how='outer',
    left_on='state/region', right_on='abbreviation')
    merged = merged.drop('abbreviation', 1)
    # 填充对应的全称
    merged.loc[merged['state/region'] == 'PR', 'state'] = 'Puerto Rico'
    merged.loc[merged['state/region'] == 'USA', 'state'] = 'United States'
    # 合并面积数据
    final = pd.merge(merged, areas, on='state', how='left')
    # 删掉这些缺失值
    final.dropna(inplace=True)
    # 取year为2010年的两种人口的数据
    data2010_1= final.query("year == 2010 & ages == 'total'")
    data2010_2=final.query("year == 2010 & ages == 'under18'")
    # 二者人口相加
    p=np.array(data2010_1.loc[:,'population'])+np.array(data2010_2.loc[:,'population'])
    data2010=data2010_1.copy()
    data2010.loc[:,'population']=p
    #设置州为索引
    data2010.set_index('state', inplace=True)
    #计算人口密度
    density = data2010['population'] / data2010['area (sq. mi)']
    # 对值进行排序
    density.sort_values(ascending=False, inplace=True)
    # 输出人口密度前5名和倒数5名
    print('前5名：')
    print(density[:5])
    print('后5名：')
    print(density[-5:])
    #********** End **********#