Python数据科学库-小测验

考察内容包括numpy、pandas、matplotlib这3个库的内容

1、请写出numpy中创建数组的方式

答：np.arange、np.array、np.ones、np.zeros、np.full

2、numpy常规操作题：

（1）用numpy中的随机函数np.random.rand(5,5)，生成一个5x5的数组，并使用numpy中的切片、索引以及索引搜等方法，将数据根据第二列的数据大小进行重新排序（图中数据仅作为演示用）

image.png

a = np.random.rand(5,5)
print("排序前：")
print(a)
a_sorted = a[np.argsort(a[:,1])]
print('按照第二列的值排序后:')
print(a_sorted)

运行结果如下图所示：

题2-1运行结果.png

(2) 用numpy至少两种方法生成如下所示的数组

image.png

第一种解法：

import numpy as np
m = np.ones((10,10))
m[1:-1,1:-1] = 0
print(m)

第二种解法：

import numpy as np
m = np.ones((10,10))
m[1:-1,1:-1] = np.zeros((8,8))
print(m)

第三种解法：

import numpy as np
m = np.zeros((10,10))
m[0] = 1
m[:,0] = 1
m[-1] = 1
m[:,-1] = 1
print(m)

（3）编写代码，判断第数组一中的每个元素在数组二中是否存在
数组一：[ 0 10 20 40 60]
数组二：[0, 40]
结果：[ True False False True False]

import numpy as np
m1 = np.array([0,10,20,40,60])
m2 = np.array([0, 40])
r1 = m1==m2[0]
r2 = m1==m2[1]
print(r1 | r2)

（4）编写代码，实现查找出两个numpy数组中相同的元素
数组一： [ 0 10 20 40 60]
数组二：[10, 30, 40]
结果：[10 40]

import numpy as np
m1 = np.array([0,10,20,40,60])
m2 = np.array([10,30,40])
print([k for k in m1 if k in m2])

（5）编写代码，实现查找出给定数组中比10大的数，返回新的数组values,同时给出比10大的数在原数组中的索引
给定数组：[[ 0 10 20] [20 30 40]]
求如下数组：
Values: [20 20 30 40]
索引数组： (array([0, 1, 1, 1]), array([2, 0, 1, 2]))

import numpy as np
a = np.array([[0,10,20],[20,30,40]])
pos = a > 10
Values = a[pos].ravel()
print(Values)
indexList = []
for i in range(2):for j in range(3):if pos[i][j]:indexList.append([i,j])
indexArray = np.array(indexList).T
print(indexArray)

3、实时电影票房数据集

请使用tushare模块提供的api并结合numpy、scipy等模块，获取前一天电影排行数据中上映天数大于7中日平均票价最高的电影，分析该电影近一个星期的票房及电影票价的走势，要求分别绘制出票房走势和平均票价走势。
getDay7Movies函数的作用是获取上映时间超过7天的电影，返回值的数据类型为DataFrame
getDayList函数的作用是获取日期列表，列表中元素的数据类型为字符串str，如下图所示：

getDayList函数.png

getMovieWeekRecord函数的作用是得到电影最近一周的票房信息，需要一个参数，参数数据类型为字符串str，函数返回值的数据类型为DataFrame
drawBoxOffice函数的作用是画出票房趋势图
drawAvgPrice函数的作用是画出平均票价趋势图
解答代码如下，复制到py文件中可以直接运行，运行前安装tushare库命令：pip install tushare

import tushare as ts
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']def getDay7Movies():movie_df = ts.day_boxoffice()selected_df = movie_df[\movie_df['MovieDay'].values.astype('int') > 7]sorted_df = selected_df.sort_values(by='AvgPrice',ascending=False)return sorted_df.reset_index(drop=True)def getDayList():day_list = []now_time = datetime.datetime.now()for i in range(-9,0):day = now_time + datetime.timedelta(days=i)dayStr = day.strftime("%Y-%m-%d")day_list.append(dayStr)return day_listdef getMovieWeekRecord(movieName):day_list = getDayList()record_list = []for day in day_list:try:movie_all = ts.day_boxoffice(day)record = movie_all[\movie_all['MovieName'].values == movieName].copy()record['date'] = dayrecord_list.append(record)except Exception as e:print(str(e))return pd.concat(record_list).reset_index(drop=True)def drawBoxOffice(movieWeekRecord):x_ticks = [k[5:] for k in movieWeekRecord['date'].values]x = range(len(x_ticks))y = list(movieWeekRecord['BoxOffice'].values.astype("f"))movieName = movieWeekRecord['MovieName'].iloc[0]plt.title("《%s》电影最近一周票房走势图" %movieName)plt.xlabel('日期')plt.ylabel('单日票房')plt.xticks(x,x_ticks)plt.plot(x,y)plt.show()def drawAvgPrice(movieWeekRecord):x_ticks = [k[5:] for k in movieWeekRecord['date'].values]x = range(len(x_ticks))y = list(movieWeekRecord['AvgPrice'].values.astype('int'))movieName = movieWeekRecord['MovieName'].iloc[0]plt.title("《%s》电影最近一周平均票价走势图" %movieName)plt.xlabel('日期')plt.ylabel('平均票价')plt.xticks(x,x_ticks)plt.ylim(min(y)-5,max(y)+5)plt.plot(x,y)plt.show()if __name__ == "__main__":day7Movies = getDay7Movies()movieName = day7Movies.iloc[0]['MovieName']print("上映天数大于7中日平均票价最高的电影为:",movieName)movieWeekRecord = getMovieWeekRecord(movieName)drawBoxOffice(movieWeekRecord)drawAvgPrice(movieWeekRecord)

运行结果如下图所示：

题3运行结果.png

4、订单交易记录数据集

题目数据集csv文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1-pO92xn2NxGCSO5R3j1XTQ 密码: e1b4
文件中一部分数据如下图所示，其中包含：
order_id: 订单id号
account_id:消费账户id
bank_to:银行代码
account_to:消费账号
amoount:消费金额
k_symbol:备注

题4部分数据.png

（1）根据bank_to字段，用numpy统计出每不同bank_to字段下所有消费记录的均值、最大值、最小值、并求和。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('order.csv',encoding='gbk')
df_sorted = df.groupby('bank_to').groups
df_sorted_keys = df_sorted.keys()
result_list = []
for key in df_sorted_keys:group = {}group['bank_to'] = keyamoutNdarray = df.values[df_sorted[key].values][:,4]group['mean'] = np.mean(amoutNdarray)group['max'] = np.max(amoutNdarray)group['min'] = np.min(amoutNdarray)result_list.append(group)
df_group = pd.DataFrame(result_list)
matrix = df_group.values
print(np.sum(matrix[:,1]),np.sum(matrix[:,2]),np.sum(matrix[:,3]))

（2）然后将每个字段分类下的所有消费记录写入到一个新的csv文件中，
输出文件中包含：CD.csv IJ.csv QR.csv AB.csv ……….

import pandas as pd
df = pd.read_csv('order.csv',encoding='gbk')
df_sorted = df.groupby('bank_to')
for key,group in df_sorted:print(key)csvName = "%s.csv" %keyprint(group.keys())
group.to_csv(csvName,columns=group.keys())

5、正态分布数据集

编写python代码，用随机函数生成一个有100个样本点的正态分布数据集，并根据数据集完成如下需求:
（1）求数据样本的偏度和分度，根据偏度和峰度值判断数据样本是正偏还是负偏，是高峡峰还是低阔峰。
（2）使用matplotlib库绘制出数据样本的分度直方图、
（3）编写代码说明在数据集中有多少个样本比1大，有多少个数据样本比1小。
答：（1）

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data)
skew = df.skew()[0]
kurt = df.kurt()[0]
print("偏度为",skew)
print("峰度为",kurt)
print("样本是正偏" if skew > 0 else "样本是负偏")
print("样本是高峡峰" if kurt > 0 else "样本是低阔峰")

（2）（3）答案代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a = np.random.randn(100)
print("比1大的样本数量",np.sum(a>1))
print("比1小的样本数量",np.sum(a<1))
plt.hist(a)
plt.show()