数据分析 | Pandas 200道练习题 进阶篇（1）

好久没有更新数据分析相关的内容，大家都知道数据分析的练习题不好找，博主这些天找的一个可以在线练习的网站推荐给大家 👉牛客网 往后的Pandas练习题从这里找。

前期准备

刚开始的入门题我就不再进行介绍了，大家自己练习一下顺便学会使用这个网站，需要注意的是因为是数据分析，设计到导入文件，所以没有办法进行自测运行只能提交后测试结果。

DA5 牛客网用户没有补全的信息

直达试题，快人一步

题意分析：
通过简单的读题，我们能够发现题目主要就是判断某一列中是否有空值，如果该列有空值 就返回 True 没有空值就返回False
题解：

import pandas as pd
# 导入数据
df = pd.read_csv("Nowcoder.csv")
# 判断某一类是否出现空值
print(df.isnull().any())

相关函数讲解

• isnull() 判断数据是否为空，对象可以是DataFrame,也可以是Series
• .any() 只要出现一个True 就返回True，否则返回False
• .all() 和any对立，只有所有的内容为空返回 True，否则返回 False

DataFrame对象调用 any，all 会根据axis 参数进判断一列或一行的数据 ，axis=0 列 axis=1行默认为列

创建数据

判断那一列出现空值

df.isnull().any(axis=0)
# axis=0 不写也可以

判断那一列的数据全为空

df.isnull().all()

DA6 查看牛客网哪些用户使用Python

直达试题，快人一步

题意分析：
题目中主要想找到常用语言为Python的人的全部信息，因此我们要先找到使用语言为Python的的索引，再根据索引去找这些人的全部信息

题解：

• 使用布尔值索引
  通过判断每一个人常用的语言是否是Python，返回True，不是返回False

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)
# df['Language'] == 'Python'] 将Language中的数据依次比较，等于Python的返回True，不等于的返回False
print(df[df['Language'] == 'Python'])

• 使用索引
  那一行常用语言

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)
idx= []
for i,item in enumerate(df['Language']):
    if item ==  'Python':
        idx.append(i)
print(df.iloc[idx])

相关函数
enumerate 通常和for循环一块使用返回索引和值
.iloc 根据隐式的行索引取值
.loc 根据显示行索引取值

DA7 牛客网Python用户的成就值

直达试题，快人一步

题意分析
从题目中我们能够发现，我问应该先找出使用Python的人员，再取出成就值得一列

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
# 布尔值索引，和上一道一样，最后取出该列值
print(df[df['Language'] == 'Python']['Achievement_value'])

DA8 文件最后用户的部分数据

直达试题，快人一步

题意分析：
取最后得5行的指定列 先取出最后5行，根据列名取值
题解：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv')
print(df.tail()[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']])

相关函数
tail(n) 取出数据最后n行数据，n默认为5
head(n) 取出数据前的n行数据，n默认为5

总结

这次我们只讲解了4道题，也都比较简单，运用的知识都是以前学过的，这次的主要目的也是让大家熟悉一下牛客网的操作步骤。