1、验证以下代码，并将结果附截图

import pandas as pd

A=[1,3,6,4,9,10,15]

weight=[67,66,83,68,79,88]

sex=['女','男','男','女','男', '男']

S1=pd.Series(A)#构建S1序列

print(S1)

S2=pd.Series(weight)#构建S2序列

print(S2)

S3=pd.Series(sex)#构建S3序列

print(S3)

print(S3[1])#或print(S3.iloc[1]

print(S2[2])#或print(S2.iloc[2])

1. 分别验证S2.loc[1]、S2[1]、S2.iloc[1]，并附截图，说明序列变量.loc[i]、序列变量.iloc和序列变量[i]的作用

3、验证以下代码，并结果附截图

B=pd.concat([S2,S3],axis=0)

print(B)

S=pd.concat([S2,S3],axis=1)#按列合并序列,合并后为两列成为数据框

print(S)

print(S.loc[0])#第1行

print(S.iloc[0,:])#第1行

print(S[1])#第2列

print(S.iloc[:,1])#第2列

print(S.iloc[1,0])

print(S.loc[1,0])

print(S[0:3])

print(S.iloc[1:3,0:1])

X=[1,3,6,4,9,8,6]

X=pd.DataFrame(X)#由列表创建数据框

print(X)

print(X.loc[1])#默认索引为0,1,2,3,4，由索引号（下标）引用元素

print(X[0])

print(X.iloc[1,0])

4、验证以下代码，并将结果附截图

weight=[88,77,67,66,83,68,79]

df=pd.DataFrame(weight,columns=['weight'],index=['A','C','B','D','E','F','G'])

df

print(df.loc['A'])#用索引引用一个元素

print(df.iloc[0,:])

df['weight2']=df['weight']*2;df#增加数据框列

df['weight2']

df.iloc[:,1]

del df['weight2'];df#删除数据框列

df.sort_index()#按索引index排序

df.sort_values(by='weight')#按weight排序

5、验证以下代码，并将结果附截图

import pandas as pd

datacsv=pd.read_csv(r"exp_data\Bsdata.csv")

# Bsdata.csv文件是研究生开课信息调查表从2600名学生按2%抽样52名调查情况

#r表示当前路径，文件可以从超星下载

print(datacsv.head())

#用pandas读取csv文件实例

datacsv.info()#输出结构信息

h=list(datacsv.身高)

print(h)

print(datacsv.身高.max())

print(datacsv.身高.min())

print(datacsv.loc[1])

print(datacsv.iloc[1,0])

print(datacsv.iloc[1:3,2:3])

pandas包学习网址：User Guide — pandas 2.2.1 documentation

1、读取people.csv文件，指定列标题为"年度","Z","Z0_14","Z15_64","Z65_"，利用pandas绘制年度与年末总人口折线图，并附截图，参考代码如下：

2、利用pandas绘制年度与年末总人口、0-14岁人口折线图，并附截图，参考代码如下：

3、利用pandas绘制年度与各年龄阶段人口变化折线对比图，并附截图，参考代码如下：

4、利用pandas绘制年度与各年龄阶段人口变化对比复式柱状图，并附截图，参考代码如下：

5、提取csv文件Bsdata.csv中的身高和体重，利用DataFrame.plot绘制折线图和散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

plt.rcParams['font.family']=['STSong']#设置汉字字体

datacsv=pd.read_csv(r"Bsdata.csv")

datacsv["身高"].plot()#折线图

datacsv["体重"].plot(color="r")#折线图

datacsv.plot.scatter(x="身高",y="体重",color="r")#散点图

6、提取csv文件Bsdata.csv中的体重，利用DataFrame.plot绘制直方图。

datacsv["体重"].hist(color="r")

7、提取csv文件Bsdata.csv的开设情况，利用DataFrame.plot绘制开设统计分类柱状图。

T=datacsv.开设.value_counts()#针对分类数据或定性数据统计

T.plot(kind='bar')

实 验 结 果 及 分 析：

1. 读取无人售货机数据

在商场不同地点安放了5台自动售货机，编号分别为A、B、C、D、E。数据1提供了从2017年1月1日至2017年12月31日每台自动售货机的商品销售数据，数据2提供了商品的分类。现在要对两个表格中的数据进行合并。

1. 使用pandas中的read_csv函数分别读取数据。
2. 使用pandas中的merge函数或者join方法进行数据合并
3. 保存合并后的结果

1. 对1中合并的数据进行数据校验、清洗，如重复值校验与处理、异常值校验与处理、缺失值校验与处理。对每一步的操作都做出说明分析。

1. 查找重复记录并进行删除
2. 查找异常数据，并在箱线图中绘制处理，最后对异常数据进行删除
3. 查找缺失值并进行处理（删除、填充等）。
4. 保存处理后的数据

1. 针对数据1

1. 绘制出每个月的订单量的柱状图，用pandas进行绘图展示(要求添加标题、X轴和Y轴名称)

1. 绘制出每个月的销售额变化情况折线图，用pandas进行绘图展示(要求添加标题、X轴和Y轴名称)

1. 绘制出A类自动售货机中商品名称为”怡宝纯净水”的商品，12个月中每个月的订单量饼图，用pandas进行绘图展示(要求添加标题、饼图按照订单量进行排序展示)

1. 对五类自动售货机的实付金额数据，分别绘制出箱线图。