python基础学习11【三个实训（鸢尾花、餐饮、公司股价）（完）】

实训一：（鸢尾花）【数据集文末分享】

将列petal_length的第十到十九行设置为缺失值

没有设置前：

#将列petal_length的第十到十九行设置为缺失值iris.iloc[9:19,2]=None#iloc前闭后开

#删除列classiris.drop('class',axis=1,inplace=True)#默认为0，0：纵向。class横向排布，axis=1

#删除有缺失值的行iris.dropna(inplace=True)#如果不设置inplace，在原表就不会显示

#重新设置索引iris.reset_index(inplace=True,drop=True)print(iris)

实训二（餐饮）：

chipo.shape#查看多少列和行chipo.shape[1]#查看多少个列chipo.columns#打印全部列名称chipo.index#查看数据集的索引是怎么样的

chipo.groupby(by='item_name').agg({'quantity':'sum'})#分组聚合chipo.groupby(by='item_name').agg({'quantity':'sum'}).max()#找出最大的求和数chipo.groupby(by='item_name').agg({'quantity':'sum'}).idxmax()#根据索引找

#在item_name这一列中，一共有多少种商品别下单？（去重+求和）chipo['item_name'].unique()#去重chipo['item_name'].nunique()#看去重个数chipo['quantity'].sum()#查看被下单的商品

#将item_price转换为浮点数chipo['item_price']#查看该数据string = '$2.39 'float(string[1:])#对一个元素可以这样处理chipo['item_price'].str[1:].astype(float)#对所有的数据

#在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？（数量*价格）chipo['revenue']=chipo['quantity'] * chipo['item_price']#对应元素相乘chipo['revenue'].sum()

#在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？chipo['order_id'].unique()#去重chipo['order_id'].nunique()#计算去重数

#平均客单价是多少？chipo['revenue'].sum()/chipo['order_id'].nunique()#法一:利用总收入除以总订单数chipo.groupby('order_id').agg({'revenue':'sum'}).mean()#法二：groupby('分组依据'),对revenue聚合,求和;mean()求均值

实训三（公司股价）：

#获取数据并将文件名改为appleimport pandas as pdapple = pd.read_csv('./625chipo_applestock/Apple_stock.csv')#查看每一列的数据类型apple.dtypes

#将data这个列转换为datatime类型apple['Date'] = pd.to_datetime(apple['Date'])

#将Data设置为索引apple.set_index('Date',inplace=True)

#有重复的数据吗？apple.shape[0]#查看数据据有多少行apple.index.nunique()#对索引去重过后求和看看有没有重复的

#将index设置为升序apple.sort_index(ascending=True,inplace=True)#从小到大

#找到每个月最后一个交易日(按年分开，再按月分开)apple.groupby([apple.index.year,apple.index.month]).agg({'Open':lambda x:x.index.day.max()})#划分依据需要年和月

#数据集中最早和最晚的日期相差多少天？apple.index.max()-apple.index.min()

#在数据中一共有多少个月？apple.groupby([apple.index.year,apple.index.month]).agg({'Open':lambda x:x.index.day.max()}).shape[0]

#按照时间顺序可视化Adj Close值import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(apple.index,apple['Adj Close'])plt.show()

这里运行不报错，但是图形一直显示未响应，解决办法：【和环境中的某些包冲突了】

plt.show(block=True)

资料分享栏目

pandas_exercise_3:

链接：https://pan.baidu.com/s/1SnKwK4eqyHbEakzeH-1Piw

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