dhu 数据科学与技术 第3次作业 |
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一. 简答题（共2题，100分）
(简答题, 50分)创建并访问DataFrame对象。
创建3×3DataFrame数据对象：数据内容为1-9；行索引为字符a，b，c；列索引为字符串‘one’，‘two’，‘three’； 查询列索引为‘two’和‘three’两列数据； 查询第0行、第2行、第0列、第2列数据； 筛选第1列中值大于2的所有行数据，另存为data1对象； 为data1添加一列数据，列索引为‘four’，值都为10； 将data1所有值大于9的数据修改为8； 删除data1中第0行和第1行数据。 【提示】 1）生成数据，使用numpy的arange()函数和reshape()函数； 2）使用 data>9生成布尔型的DataFrame，用于整个DataFrame的数据过滤。 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three']) #(1 print(data.loc[:,['two','three']]) #(2 print(data.iloc[[0,2],:]) #(3 print(data.iloc[:,[0,2]]) #(4 data1 = data.loc[data.iloc[:,1] > 2] print(data1) #(5 data1.loc[:,'four'] = 10 print(data1) #(6 data1[data1>9]=8 print(data1) #(7 print(data1.drop(data1.index[0:2],axis = 0)) #(8(简答题, 50分) 海伦一直使用在线交友网站寻找适合的约会对象, 她将交友数据存放在datingTestSet.xls文件中。 1）从文件中读取有效数据保存到Dataframe对象中，跳过所有文字解释行； 2）列索引名设为 [‘flymiles’,‘videogame’,‘icecream’,'type‘]； 3）显示读取到的前5条数据； 4）显示所有’type’为’largeDoses‘的数据； 5）将平均每周玩视频游戏时间超过10的数据都改成10； 6）将修改后的DataFrame对象保存到文件中，保留行、列索引。 datingTestSet.csv` import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame dT = pd.read_csv('C:\\python\\datingTestSet.csv',header=None,names=['flymiles','videogame','icecream','type'],skiprows=2) #(1 (2 print(dT[:5]) #(3 print(dT[dT['type'] == 'largeDoses']) #(4 mask = dT['videogame'] > 10 dT.loc[mask,'videogame'] = 10 #(5 print(dT) dT.to_csv('C:\\python\\datingTestSet.csv',mode='w') #(6 |
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