DataFrame Python Pandas: упражнения, практика, решение

Последнее обновление: 27 июля 2019 г. 10:04:10 (UTC / GMT +8 часов)

script1adsense2code

script1adsense3code

[ Внизу страницы доступен редактор для написания и выполнения сценариев. ]

Pandas DataFrame [63 упражнения с решением]

1. Напишите программу Pandas, чтобы получить полномочия значений массива поэлементно. Перейти к редактору
Примечание: элементы первого массива возводятся в степени из второго массива
Данные выборки: {'X': [78,85,96,80,86], 'Y': [84,94,89,83,86], 'Z': [86,97,96,72,83 ]}
Ожидаемый результат:
XYZ
0 78 84 86
1 85 94 97
2 96 89 96
3 80 83 72
4 86 86 83
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

2. Напишите программу Pandas для создания и отображения DataFrame из заданных словарных данных, имеющих индексные метки. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
.... я 2 Кевин нет 8.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

3. Напишите программу Pandas для отображения сводки основной информации об указанном DataFrame и его данных. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Резюме основной информации об этом DataFrame и его данных:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Индекс: 10 записей, от a до j
Столбцы данных (всего 4 столбца):
.... dtypes: float64 (1), int64 (1), object (2)
использование памяти: 400,0+ байт
Никто
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

4. Напишите программу Pandas, чтобы получить первые 3 строки данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Первые три строки фрейма данных:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
с 2 Кэтрин да 16,5
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

5. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать столбцы «имя» и «оценка» в следующем кадре данных. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Выберите конкретные столбцы:
оценка имени
Анастасия 12,5
б дима 9.0
с Кэтрин 16,5
... ч Лаура НАН
я Кевин 8.0
J Джонас 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

6. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать указанные столбцы и строки в заданном фрейме данных. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
Выберите столбцы «имя» и «оценка» в строках 1, 3, 5, 6 из следующего фрейма данных.
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Выберите конкретные столбцы и строки:
оценка имени
б дима 9.0
д Джеймс Нэн
Майкл 20,0
г Матфея 14,5
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

7. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать строки, в которых количество попыток на экзамене превышает 2. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Выберите конкретные столбцы и строки:
оценка имени
б дима 9.0
д Джеймс Нэн
Майкл 20,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

8. Напишите программу Pandas для подсчета количества строк и столбцов в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Количество рядов: 10
Количество столбцов: 4
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

9. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать строки, в которых отсутствует оценка, то есть NaN. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'е', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Строки, где отсутствует оценка:
попытки имя квалифицировать счет
д 3 Джеймс но NaN
ч 1 лаура но NaN
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

10. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать строки, оценка которых составляет от 15 до 20 (включительно). Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'е', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Ряды, где оценка от 15 до 20 (включительно):
попытки имя квалифицировать счет
с 2 Кэтрин да 16,5
f 3 Майкл да 20.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

11. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать строки, в которых количество попыток на экзамене меньше 2, а количество баллов больше 15. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'е', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Ряды, где оценка от 15 до 20 (включительно):
попытки имя квалифицировать счет
с 2 Кэтрин да 16,5
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

12. Напишите программу Pandas, чтобы изменить счет в строке «d» на 11,5. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Измените счет в строке «d» на 11,5:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
с 2 Кэтрин да 16,5
...
я 2 Кевин нет 8.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

13. Напишите программу Pandas, чтобы рассчитать сумму попыток сдачи экзамена студентами. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Сумма попыток сдачи экзамена студентами:
19
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

14. Напишите программу Pandas, чтобы рассчитать средний балл для каждого учащегося в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Средний балл для каждого отдельного студента во фрейме данных:
13,5625
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

15. Напишите программу Pandas для добавления новой строки «k» во фрейм данных с заданными значениями для каждого столбца. Теперь удалите новую строку и верните исходный DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Значения для каждого столбца будут:
имя: "Суреш", оценка: 15,5, попытки: 1, квалификация: "да", метка: "к"
Ожидаемый результат:
Добавить новую строку:
Распечатать все записи после вставки новой записи:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
......
J 1 Джонас да 19,0
к 1 Суреш да 15,5
Удалите новую строку и отобразите исходные строки:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
........
я 2 Кевин нет 8.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

16. Напишите программу Pandas для сортировки DataFrame сначала по «имени» в порядке убывания, а затем по «счету» в порядке возрастания. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Значения для каждого столбца будут:
имя: "Суреш", оценка: 15,5, попытки: 1, квалификация: "да", метка: "к"
Ожидаемый результат:
Сортируйте фрейм данных сначала по «имени» в порядке убывания, а затем по «счету» в порядке возрастания:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
.....
я 2 Кевин нет 8.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

17. Напишите программу Pandas для замены столбца «уточнять», содержащего значения «да» и «нет» на «Истина» и «Ложь». Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Заменить «уточнять» столбец содержит значения «да» и «нет» с T
рут и ложь
попытки имя квалифицировать счет
1 Анастасия Верно 12,5
б 3 Дима Ложь 9,0
......
я 2 Кевин Ложь 8.0
j 1 Jonas True 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

18. Напишите программу Pandas, чтобы изменить имя «Джеймс» на «Суреш» в столбце имени DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Измените имя «Джеймс» на /? Суреш / ?:
попытки имя квалифицировать счет
а 1 Анастасия да 12,5
б 3 дима № 9,0
.......
я 2 Кевин нет 8.0
J 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

19. Напишите программу Pandas для удаления столбца «попытки» из блока данных. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Удалите столбец «попытки» из фрейма данных:
название квалификационный балл
Анастасия да 12,5
б дима № 9.0
.....
я Кевин нет 8.0
J Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

20. Напишите программу Pandas для вставки нового столбца в существующий DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
Новый DataFrame после вставки столбца 'color'
Попытки назвать квалифицировать счет цвет
Анастасия да 12,5 Красный
б 3 дима № 9,0 синий
.......
я 2 Кевин нет 8.0 Грин
J 1 Джонас да 19,0 Красный
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

21. Напишите программу Pandas для итерации по строкам в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = [{'имя': 'Анастасия', 'оценка': 12,5}, {'имя': 'Дима', 'оценка': 9}, {'имя': 'Кэтрин', 'оценка': 16,5} ]
Ожидаемый результат:
Анастасия 12,5
Дима 9.0
Кэтрин 16,5
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

22. Напишите программу Pandas, чтобы получить список из заголовков столбцов DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных словаря Python и меток списка:
exam_data = {'name': ['Анастасия', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'],
«оценка»: [12,5, 9, 16,5, np.nan, 9, 20, 14,5, np.nan, 8, 19],
«попытки»: [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
«уточнять»: [«да», «нет», «да», «нет», «нет», «да», «да», «нет», «нет», «да»]}
метки = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
Ожидаемый результат:
['попытки', 'имя', 'квалификация', 'оценка']
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

23. Напишите программу Pandas для переименования столбцов данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Новый DataFrame после переименования столбцов:
Столбец1 Столбец2 Столбец3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

24. Напишите программу Pandas для выбора строк из данного DataFrame на основе значений в некоторых столбцах. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Строки для значения colum1 == 4
col1 col2 col3
1 4 5 8
3 4 7 0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

25. Напишите программу Pandas, чтобы изменить порядок столбцов DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
После изменения col1 и col3
col3 col2 col1
0 7 4 1
1 8 5 4
2 9 6 3
3 0 7 4
4 1 8 5
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

26. Напишите программу Pandas для добавления одной строки в существующий DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
После добавить одну строку:
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
5 10 11 12
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

27. Напишите программу Pandas для записи DataFrame в CSV-файл, используя разделитель табуляции. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Данные из файла new_file.csv:
col1 / tcol2 / tcol3
0 1 / т4 / т7
1 4 / T5 / T8
2 3 / т6 / т9
3 4 / т7 / т0
4 5 / т8 / т1
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

28. Напишите программу Pandas для подсчета количества людей в городе из заданного набора данных (город, имя человека). Перейти к редактору
Пример данных:
город Количество человек
0 Калифорния 4
1 Грузия 2
2 Лос-Анджелес 4
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

29. Напишите программу Pandas для удаления строки (строк) DataFrame на основе заданного значения столбца. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Новый DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

30. Напишите программу Pandas, чтобы расширить отображение вывода, чтобы увидеть больше столбцов. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

31. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать строку серии / кадра данных по заданному целочисленному индексу. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Индекс-2: Подробности
col1 col2 col3
2 3 6 9
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

32. Напишите программу Pandas, чтобы заменить все значения NaN нулями в столбце информационного кадра. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Новый DataFrame заменяет все NaN на 0:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9,0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс нет 0.0
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Лаура № 0.0
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

33. Напишите программу Pandas для преобразования индекса в столбце заданного кадра данных. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
После преобразования индекса в столбец:
индекс попытки имя квалифицировать счет
0 0 1 Анастасия да 12,5
1 1 3 Дима № 9,0
2 2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 3 Джеймс но NaN
4 4 2 Эмили № 9,0
5 5 3 Майкл да 20,0
6 6 1 Мэтью да 14,5
7 7 1 Laura no NaN
8 8 2 Кевин № 8.0
9 9 1 Джонас да 19,0
Сокрытие индекса:
индекс попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

34. Напишите программу Pandas для установки заданного значения для конкретной ячейки в DataFrame с использованием значения индекса. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Установите данное значение для конкретной ячейки в DataFrame
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9,0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 10,2
9 1 Джонас да 19,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

35. Напишите программу Pandas для подсчета значений NaN в одном или нескольких столбцах в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9,0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Количество значений NaN в одном или нескольких столбцах:
2
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

36. Напишите программу Pandas для удаления списка строк из указанного DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
2 3 6 9
3 4 7 0
4 5 8 1
Новый DataFrame после удаления 2-й и 4-й строк:
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 4 5 8
3 4 7 0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

37. Напишите программу Pandas для сброса индекса в данном DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
После удаления первого и второго ряда
попытки имя квалифицировать счет
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Сбросить индекс:
индекс попытки имя квалифицировать счет
0 2 2 Кэтрин да 16,5
1 3 3 Джеймс но NaN
2 4 2 Эмили № 9,0
3 5 3 Майкл да 20,0
4 6 1 Матфея да 14,5
5 7 1 Laura no NaN
6 8 2 Кевин № 8,0
7 9 1 Джонас да 19,0

Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

38. Напишите программу Pandas для разделения DataFrame в заданном соотношении. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
0 1
0 0.316147 -0.767359
1 -0,813410 -2,522672
2 0,869615 1,194704
3 -0,892915 -0,055133
4 -0,341126 0,518266
5 1,857342 1,361229
6 -0,044353 -1,2005002
7 -0,726346 -0,535147
8 -1,350726 0,563117
9 1.051666 -0.441533
70% указанного DataFrame:
0 1
8 -1,350726 0,563117
2 0,869615 1,194704
5 1,857342 1,361229
6 -0,044353 -1,2005002
3 -0,892915 -0,055133
1 -0,813410 -2,522672
0 0.316147 -0.767359
30% указанного DataFrame:
0 1
4 -0,341126 0,518266
7 -0,726346 -0,535147
9 1.051666 -0.441533
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

39. Напишите программу Pandas для объединения двух серий в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Серия данных:
0 100
1 200
2 питона
3 300,12
4 400
dtype: объект
0 10
1 20
2 php
3 30.12
4 40
dtype: объект
Новый DataFrame, объединяющий две серии:
0 1
0 100 10
1 200 20
2 Python PHP
3 300,12 30,12
4 400 40
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

40. Напишите программу Pandas, чтобы перемешать заданные строки DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
2 2 Кэтрин да 16,5
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
5 3 Майкл да 20,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Новый DataFrame:
попытки имя квалифицировать счет
5 3 Майкл да 20,0
0 1 Анастасия да 12,5
9 1 Джонас да 19,0
6 1 Матфея да 14,5
7 1 Laura no NaN
1 3 Дима № 9.0
3 3 Джеймс но NaN
4 2 Эмили № 9,0
8 2 Кевин № 8.0
2 2 Кэтрин да 16,5

Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

41. Напишите программу Pandas для преобразования типа столбца DataFrame из строки в дату и время.
Перейти к редактору
Пример данных:
Дата строки:
0 3/11/2000
1 3/12/2000
2 3/13/2000
dtype: объект
Исходный DataFrame (строка для даты и времени):
0
0 2000-03-11
1 2000-03-12
2 2000-03-13
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

42. Напишите программу Pandas для переименования определенного имени столбца в заданном кадре данных. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Новый DataFrame после переименования второго столбца:
col1 Column2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
href = "python-pandas-data-frame-training-42.php" target = "_ blank"> Щелкните по мне, чтобы увидеть пример решения

43. Напишите программу Pandas, чтобы получить список указанного столбца DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Питаться от
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Col2 DataFrame для списка:
[4, 5, 6]
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

44. Напишите программу Pandas для создания DataFrame из массива Numpy и укажите столбец индекса и заголовки столбцов. Перейти к редактору
Пример вывода:
Столбец1 Столбец2 Столбец3
Index1 0 0,0 0,0
Index2 0 0,0 0,0
Index3 0 0,0 0,0
.........
Индекс12 0 0,0 0,0
Index13 0 0,0 0,0
Индекс14 0 0,0 0,0
Индекс15 0 0,0 0,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

45. Напишите программу Pandas, чтобы найти строку, для которой значение данного столбца является максимальным. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Строка, где col1 имеет максимальное значение:
4
Строка, в которой col2 имеет максимальное значение:
3
Строка, где col3 имеет максимальное значение:
2
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

46. Напишите программу Pandas, чтобы проверить, присутствует ли данный столбец в DataFrame или нет. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Col4 отсутствует в DataFrame.
Col1 присутствует в DataFrame.
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

47. Напишите программу Pandas, чтобы получить указанное значение строки данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Значение строки
col1 1
col2 4
col3 7
Имя: 0, dtype: int64
Значение Row4
col1 4
col2 9
col3 1
Имя: 3, dtype: int64
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

48. Напишите программу Pandas, чтобы получить типы данных столбцов DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
.......
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Типы данных столбцов указанного DataFrame:
попытки int64
имя объекта
квалифицировать объект
счет float64
dtype: объект
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

49. Напишите программу Pandas для добавления данных в пустой DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный кадр данных: после добавления некоторых данных: col1 col2 0 0 0 1 1 1 2 2 2
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

50. Напишите программу Pandas, чтобы отсортировать данный DataFrame по двум или более столбцам. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
1 3 Дима № 9.0
........
8 2 Кевин № 8.0
9 1 Джонас да 19,0
Сортируйте вышеуказанный DataFrame при попытках, имя:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12,5
9 1 Джонас да 19,0
7 1 Laura no NaN
6 1 Матфея да 14,5
4 2 Эмили № 9,0
2 2 Кэтрин да 16,5
8 2 Кевин № 8.0
1 3 Дима № 9.0
3 3 Джеймс но NaN
5 3 Майкл да 20,0
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

51. Напишите программу Pandas для преобразования типа данных данного столбца (с плавающей точкой в целые). Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12.50
1 3 Дима № 9.10
......
8 2 Кевин № 8.80
9 1 Джонас да 19,13
Типы данных столбцов указанного DataFrame:
попытки int64
имя объекта
квалифицировать объект
счет float64
dtype: объект
Теперь измените тип данных столбца «Score» с float на int:
попытки имя квалифицировать счет
0 1 Анастасия да 12
1 3 Дима № 9
2 2 Кэтрин да 16
3 3 Джеймс № 12
4 2 Эмили № 9
5 3 Майкл да 20
6 1 Мэтью да 14
7 1 Лаура № 11
8 2 Кевин № 8
9 1 Джонас да 19
Типы данных столбцов DataFrame теперь:
попытки int64
имя объекта
квалифицировать объект
оценка int64
dtype: объект
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

52. Напишите программу Pandas для удаления бесконечных значений из данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Исходный DataFrame:
0
0 1000,000000
1 2000.000000
2 3000,000000
3 -4000,000000
4 инф
5-дюймовый
Удаление бесконечных значений:
0
0 1000,0
1 2000,0
2 3000,0
3 -4000,0
4 NaN
5 NaN
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

53. Напишите программу Pandas для вставки данного столбца с указанным индексом столбца в DataFrame. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col2 col3
0 4 7
1 5 8
2 6 12
3 9 1
4 5 11
Новый DataFrame
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

54. Напишите программу Pandas для преобразования заданного списка списков в Dataframe. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный список списков:
[[2, 4], [1, 3]]
Новый DataFrame
col1 col2
0 2 4
1 1 3
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

55. Напишите программу Pandas для группировки по первому столбцу и получения второго столбца в виде списков в строках. Перейти к редактору
Пример данных:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2
0 С1 1
1 С1 2
2 С2 3
3 С2 3
4 С2 4
5 С3 6
6 С2 5
Группа по кол1:
col1
C1 [1, 2]
С2 [3, 3, 4, 5]
С3 [6]
Имя: col2, dtype: object
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

56. Напишите программу Pandas для получения индекса столбца из имени столбца данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Индекс 'col2'
1
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

57. Напишите программу Pandas для подсчета количества столбцов в DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Число столбцов:
3
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

58. Напишите программу Pandas, чтобы выбрать все столбцы, кроме одного данного столбца в кадре данных. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 12
3 4 9 1
4 7 5 11
Все столбцы, кроме 'col3':
col1 col2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 9
4 7 5
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

59. Напишите программу Pandas, чтобы получить первые n записей DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
Первые 3 строки указанного DataFrame ':
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

60. Напишите программу Pandas, чтобы получить последние n записей DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
Последние 3 строки указанного DataFrame ':
col1 col2 col3
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

61. Напишите программу Pandas, чтобы получить n верхних записей в каждой группе DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
n верхних записей в каждой группе DataFrame:
col1 col2 col3
5 11 0 11
4 7 5 1
3 4 9 12
col1 col2 col3
3 4 9 12
2 3 6 8
1 2 5 5
4 7 5 1
col1 col2 col3
3 4 9 12
5 11 0 11
2 3 6 8
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

62. Напишите программу Pandas для удаления первых n строк данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
После удаления первых 3 строк указанного DataFrame:
col1 col2 col3
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

63. Напишите программу Pandas для удаления последних n строк данного DataFrame. Перейти к редактору
Пример вывода:
Оригинальный фрейм данных
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
3 4 9 12
4 7 5 1
5 11 0 11
После удаления последних 3 строк указанного DataFrame:
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 5
2 3 6 8
Нажмите меня, чтобы увидеть образец решения

Редактор кода Python:

Еще не все !

Не отправляйте решение вышеупомянутых упражнений здесь, если вы хотите внести вклад, перейдите на соответствующую страницу упражнения.