Pandas是入门Python做数据分析所必须要掌握的一个库，本文精选了十套练习题，帮助读者上手Python代码，完成数据集探索。
本文内容由科赛网翻译整理自Github，建议读者完成科赛网 从零上手Python关键代码 和 Pandas基础命令速查表 教程学习的之后，再对本教程代码进行调试学习。
【小提示：本文所使用的数据集下载地址：DATA | TRAIN 练习数据集】
上集：10套练习，教你如何用Pandas做数据分析【1-5】
练习6-统计
探索风速数据
相应数据集：wind.data
步骤1 导入必要的库
# 运行以下代码
import pandas as pd
import datetime
步骤2 从以下地址导入数据
import pandas as pd
# 运行以下代码
path6 = "../input/pandas_exercise/exercise_data/wind.data" # wind.data
步骤3 将数据作存储并且设置前三列为合适的索引
import datetime
# 运行以下代码
data = pd.read_table(path6, sep = "\s+", parse_dates = [[0,1,2]])
data.head()
out[293]:
步骤4 2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug
# 运行以下代码
def fix_century(x):
year = x.year - 100 if x.year > 1989 else x.year
return datetime.date(year, x.month, x.day)
# apply the function fix_century on the column and replace the values to the right ones
data['Yr_Mo_Dy'] = data['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century)
# data.info()
data.head()
out[294]:
步骤5 将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns]
# 运行以下代码
# transform Yr_Mo_Dy it to date type datetime64
data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])
# set 'Yr_Mo_Dy' as the index
data = data.set_index('Yr_Mo_Dy')
data.head()
# data.info()
out[295]:
步骤6 对应每一个location，一共有多少数据值缺失
# 运行以下代码
data.isnull().sum()
out[296]:
步骤7 对应每一个location，一共有多少完整的数据值
# 运行以下代码
data.shape[0] - data.isnull().sum()
out[297]:
步骤8 对于全体数据，计算风速的平均值
# 运行以下代码
data.mean().mean()
out[298]:
10.227982360836924
步骤9 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差
# 运行以下代码
loc_stats = pd.DataFrame()
loc_stats['min'] = data.min() # min
loc_stats['max'] = data.max() # max
loc_stats['mean'] = data.mean() # mean
loc_stats['std'] = data.std() # standard deviations
loc_stats
out[299]:
步骤10 创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有location的风速最小值，最大值，平均值和标准差
# 运行以下代码
# create the dataframe
day_stats = pd.DataFrame()
# this time we determine axis equals to one so it gets each row.
day_stats['min'] = data.min(axis = 1) # min
day_stats['max'] = data.max(axis = 1) # max
day_stats['mean'] = data.mean(axis = 1) # mean
day_stats['std'] = data.std(axis = 1) # standard deviations
day_stats.head()
out[300]:
步骤11 对于每一个location，计算一月份的平均风速
(注意，1961年的1月和1962年的1月应该区别对待)
# 运行以下代码
# creates a new column 'date' and gets the values from the index
data['date'] = data.index
# creates a column for each value from date
data['month'] = data['date'].apply(lambda date: date.month)
data['year'] = data['date'].apply(lambda date: date.year)
data['day'] = data['date'].apply(lambda date: date.day)
# gets all value from the month 1 and assign to janyary_winds
january_winds = data.query('month == 1')
# gets the mean from january_winds, using .loc to not print the mean of month, year and day
january_winds.loc[:,'RPT':"MAL"].mean()
out[301]:
步骤12 对于数据记录按照年为频率取样
# 运行以下代码
data.query('month == 1 and day == 1')
out[302]:
步骤13 对于数据记录按照月为频率取样
# 运行以下代码
data.query('day == 1')
out[303]:
练习7-可视化
探索泰坦尼克灾难数据
相应数据集：train.csv
步骤1 导入必要的库
# 运行以下代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
%matplotlib inline
步骤2 从以下地址导入数据
# 运行以下代码
path7 = '../input/pandas_exercise/exercise_data/train.csv' # train.csv
步骤3 将数据框命名为titanic
# 运行以下代码
titanic = pd.read_csv(path7)
titanic.head()
out[306]:
步骤4 将PassengerId设置为索引
# 运行以下代码
titanic.set_index('PassengerId').head()
out[307]:
步骤5 绘制一个展示男女乘客比例的扇形图
# 运行以下代码
# sum the instances of males and females
males = (titanic['Sex'] == 'male').sum()
females = (titanic['Sex'] == 'female').sum()
# put them into a list called proportions
proportions = [males, females]
# Create a pie chart
plt.pie(
# using proportions
proportions,
# with the labels being officer names
labels = ['Males', 'Females'],
# with no shadows
shadow = False,
# with colors
colors = ['blue','red'],
# with one slide exploded out
explode = (0.15 , 0),
# with the start angle at 90%
startangle = 90,
# with the percent listed as a fraction
autopct = '%1.1f%%'
)
# View the plot drop above
plt.axis('equal')
# Set labels
plt.title("Sex Proportion")
# View the plot
plt.tight_layout()
plt.show()
步骤6 绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图
# 运行以下代码
# creates the plot using
lm = sns.lmplot(x = 'Age', y = 'Fare', data = titanic, hue = 'Sex', fit_reg=False)
# set title
lm.set(title = 'Fare x Age')
# get the axes object and tweak it
axes = lm.axes
axes[0,0].set_ylim(-5,)
axes[0,0].set_xlim(-5,85)
out[309]:
(-5, 85)
步骤7 有多少人生还？
# 运行以下代码
titanic.Survived.sum()
out[310]:
342
步骤8 绘制一个展示船票价格的直方图
# 运行以下代码
# sort the values from the top to the least value and slice the first 5 items
df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False)
df
# create bins interval using numpy
binsVal = np.arange(0,600,10)
binsVal
# create the plot
plt.hist(df, bins = binsVal)
# Set the title and labels
plt.xlabel('Fare')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Fare Payed Histrogram')
# show the plot
plt.show()
练习8-创建数据框
探索Pokemon数据
相应数据集：练习中手动内置的数据
步骤1 导入必要的库
# 运行以下代码
import pandas as pd
步骤2 创建一个数据字典
# 运行以下代码
raw_data = {"name": ['Bulbasaur', 'Charmander','Squirtle','Caterpie'],
"evolution": ['Ivysaur','Charmeleon','Wartortle','Metapod'],
"type": ['grass', 'fire', 'water', 'bug'],
"hp": [45, 39, 44, 45],
"pokedex": ['yes', 'no','yes','no']
}
步骤3 将数据字典存为一个名叫pokemon的数据框中
# 运行以下代码
pokemon = pd.DataFrame(raw_data)
pokemon.head()
out[314]:
步骤4 数据框的列排序是字母顺序，请重新修改为name, type, hp, evolution, pokedex这个顺序
# 运行以下代码
pokemon = pokemon[['name', 'type', 'hp', 'evolution','pokedex']]
pokemon
out[315]:
步骤5 添加一个列place
# 运行以下代码
pokemon['place'] = ['park','street','lake','forest']
pokemon
out[316]:
步骤6 查看每个列的数据类型
# 运行以下代码
pokemon.dtypes
out[317]:
name object
type object
hp int64
evolution object
pokedex object
place object
dtype: object
练习9-时间序列
探索Apple公司股价数据
相应数据集：Apple_stock.csv
步骤1 导入必要的库
# 运行以下代码
import pandas as pd
import numpy as np
# visualization
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
步骤2 数据集地址
# 运行以下代码
path9 = '../input/pandas_exercise/exercise_data/Apple_stock.csv' # Apple_stock.csv
步骤3 读取数据并存为一个名叫apple的数据框
# 运行以下代码
apple = pd.read_csv(path9)
apple.head()
out[320]:
步骤4 查看每一列的数据类型
# 运行以下代码
apple.dtypes
out[321]:
Date object
Open float64
High float64
Low float64
Close float64
Volume int64
Adj Close float64
dtype: object
步骤5 将Date这个列转换为datetime类型
# 运行以下代码
apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date)
apple['Date'].head()
out[322]:
0 2014-07-08
1 2014-07-07
2 2014-07-03
3 2014-07-02
4 2014-07-01
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
步骤6 将Date设置为索引
# 运行以下代码
apple = apple.set_index('Date')
apple.head()
out[323]:
步骤7 有重复的日期吗？
# 运行以下代码
apple.index.is_unique
out[324]:
True
步骤8 将index设置为升序
# 运行以下代码
apple.sort_index(ascending = True).head()
out[325]:
步骤9 找到每个月的最后一个交易日(business day)
# 运行以下代码
apple_month = apple.resample('BM')
apple_month.head()
out[326]:
步骤10 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？
# 运行以下代码
(apple.index.max() - apple.index.min()).days
out[327]:
12261
步骤11 在数据中一共有多少个月？
# 运行以下代码
apple_months = apple.resample('BM').mean()
len(apple_months.index)
out[328]:
404
步骤12 按照时间顺序可视化Adj Close值
# 运行以下代码
# makes the plot and assign it to a variable
appl_open = apple['Adj Close'].plot(title = "Apple Stock")
# changes the size of the graph
fig = appl_open.get_figure()
fig.set_size_inches(13.5, 9)
练习10-删除数据
探索Iris纸鸢花数据
相应数据集：iris.csv
步骤1 导入必要的库
# 运行以下代码
import pandas as pd
步骤2 数据集地址
# 运行以下代码
path10 ='../input/pandas_exercise/exercise_data/iris.csv' # iris.csv
步骤3 将数据集存成变量iris
# 运行以下代码
iris = pd.read_csv(path10)
iris.head()
out[332]:
步骤4 创建数据框的列名称
iris = pd.read_csv(path10,names = ['sepal_length','sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])
iris.head()
out[333]:
步骤5 数据框中有缺失值吗？
# 运行以下代码
pd.isnull(iris).sum()
out[334]:
sepal_length 0
sepal_width 0
petal_length 0
petal_width 0
class 0
dtype: int64
步骤6 将列petal_length的第10到19行设置为缺失值
# 运行以下代码
iris.iloc[10:20,2:3] = np.nan
iris.head(20)
out[335]:
步骤7 将缺失值全部替换为1.0
# 运行以下代码
iris.petal_length.fillna(1, inplace = True)
iris
out[336]:
步骤8 删除列class
# 运行以下代码
del iris['class']
iris.head()
out[337]:
步骤9 将数据框前三行设置为缺失值
# 运行以下代码
iris.iloc[0:3 ,:] = np.nan
iris.head()
out[338]:
步骤10 删除有缺失值的行
# 运行以下代码
iris = iris.dropna(how='any')
iris.head()
out[339]:
步骤11 重新设置索引
# 运行以下代码
iris = iris.reset_index(drop = True)
iris.head()
out[340]:
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