8.23 第五课 Pandas入门作业 1：

使用如下代码创建 DataFrame，

gdp = {"country":["United States", "China", "Japan", "Germany", "United Kingdom"],

"capital":["Washington, D.C.", "Beijing", "Tokyo", "Berlin", "London"],

"population":[323, 1389, 127, 83, 66],

"gdp":[19.42, 11.8, 4.84, 3.42, 2.5],

"continent":["North America", "Asia", "Asia", "Europe", "Europe"]}

gdp_df = pd.DataFrame(gdp, columns = ["country", "capital", "population", "gdp", "continent"],

index = ["US", "CN", "JP", "DE", "UK"])

1. 选出亚洲或者北美洲的国家记录 (提示：使用 isin 方法)

2. 选出 gdp 大于 4 兆亿美元的国家

作业 2：

使用鸢尾花数据集，模仿老师课上的例子，完成如下作业，

1. 画出花萼宽度和长度的散点图，使用品种划分数据

2. 画出花萼的长度的箱线图，使用品种划分数据

作业 3(选做)：

根据今天课程学习内容，对提供的 WordIndex.csv 数据进行简单的查看和可视化分析。

注：数据已经在第五课预习资料中提供，本题非常开放，大家可以从数据分析的角度，以文章的形式完成这项作业。提交文章链接即可。

利用课上已学知识，完成一份数据分析文章。首先要了解这份数据的内容？然后可从自己关心的某些维度进行分析。最终得出结论。这个过程会很有趣的。

答疑 Q&A 目录：1，代码运行理解

2，代码运行出错：NaN

3，代码运行出错

4，代码运行理解：iloc／loc

5，代码运行出错

6，代码运行出错：SettingWithCopyWarning

7，代码理解：dataframe

8，代码运行出错

9，代码运行出错

10，读取文件

11，代码理解：()／浮点数

12，代码理解

13，代码出错

14，代码运行出错

15，代码运行出错

16，代码运行出错：NaN

17，代码运行出错

18，代码理解：中扩号／圆括号

19，代码运行出错

图 1Q 1 ：最后一题作业，有以下疑问(见图)：

1、图是按照洲重新分类汇总后的数据，对于 GDP 和人口，当然可以直接 sum，然对于 Life_expectancy 列，各洲的汇总数据，显然应该根据各国人口进行加权平均，生成新列，请问这个怎么弄？

2、Y 轴是人口数据，其 label 是 '1e9'，但若显示为‘十亿’，会更直观，请问如何改成这样？

3、X 轴是各洲 GDP 值汇总，如何在 X 轴下端显示具体的洲名，并能按照不同的颜色显示？

4、如果将 X 轴改为 'continent‘，程序会报错，请问是何原因？

第四问的报错提醒：

KeyError Traceback (most recent call last)

/Users/guizhijie/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)

2392 try:-> 2393 return self._engine.get_loc(key)

2394 except KeyError: pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5239)()

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5085)()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/_libs/hashtable.c:20405)()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/_libs/hashtable.c:20359)()

KeyError: 'continent'

A：问题 1，可以采用如下方式计算：(worldIndex['Life_expectancy'] * worldIndex['Population']).sum() / wordIndex['Population'].sum().

还有如果想找 GDP 和人口之间关系，画散点图会更直观，这里的 GDB 只是作为标签，并没有按数值展示。

问题2，pd 的 plot 方法似乎不支持，我再找找方法，有结果通知你。

问题3，直接使用将代码中的 y="GDB_per_capita" 替换为 y="Continent"

问题4，continent 的大小写错了。如错误提示 KeyError

图 2Q 2 ：我给一个 DataFrame 按特定顺序排列；然后，我给一个 DataFrame 添加行标签，为什么值全都变成 NaN 了呢？DataFrame 不是可以自动判定其格式吗？

对着课程和书看了好多遍，也找不到原因。求帮忙。

A1：是用 DataFrame 和 Series 的数据类型创建 DataFrame 是无法通过这种方式改变索引的，需要通过类似如下的方式修改：gdb_df.index = ['cn', 'us', ... ]

A2: 这是在赋值操作，而不是修改行索引。给一个 DataFrame 赋值的时候，不能用另一个 DataFrame 数据，而应该用字典。所以出错了。修改标签，就得按照老师上面的这种方法。图 3Q 3 ：关于 padas series 判断标签是否在里面，有个疑问：就是 key 值明明在 series 里面，怎么判定的结果还是 false 呢？

如上截图(图 3)，哪位高手看到解答下？

A：pandas Series 不支持这种 in 方法，可以将其转化为 list，即 "Asia" in s.tolist() ，

或者使用 pandas 的 == 即可，s=="Asia"，返回的布尔型 Series 中如存在 True，即表示存在。

当检查多个元素是，可以使用逻辑运算符 | 或者 isin，如下代码：

s.Continent == "Asia" | s.Continent == "Afria"

s.Continent.isin(["Asia", "Afria"])

如上两种方式都可获取布尔型 series，以此作为布尔索引即可实现内容选择。图 4图 5Q 4 ：一个有趣的问题，如图 4 和图 5：关于 iloc 跟 loc 选取行标签的区别。目的：同样选取前四行

A：为此处的行索引就是数字索引。

再解释下 iloc 和 loc：iloc 表示根据索引数字位置查找，而 loc 是根据索引的值来查找。比如如下 series：

0 1

1 2

2 8

这里的索引是 0 1 2，而这些索引的位置也是 0 1 2，所以采用 loc 和 iloc 的结果是一样的。

如果有如下 series:

us 1000

cn 2000

ua 2000

en 1000

这里的索引就是 us cn ua en，而位置是 0 1 2 3，使用 iloc 和 loc 访问的结果就不一样了啊。图 6Q 5 ：WorldIndex 显示以洲汇总后的柱状图时，X 轴设置为 Continent 后报错的图片(图6).

注：列名拼写没有问题，是从 csv 文件中复制的列名

A：直接使用 cc.plot(kind='bar', figsize=(15, 8))。要是需要指定画那个列的图，使用如下形式：worldIndex.groupby('Continent').Population.sum().plot(kind="bar")

关于这里之所以没有寿命和 GDB 是因为他们的数量太少，如果想显示可以将每列转化为百分比。

Q 6 ：请问 SettingWithCopyWarning 警告是什么原因，该怎么解决这个问题呢？

另外，这里的 Warning 已经在 pandas 的源码级了，可奇怪的是调用堆栈里为何没有显示触发问题的代码？这个能否通过某种设置显示整个堆栈？SettingWithCopyWarning 报警的原因是新增的计算列不能在复制后的 DataFrame 里创建吗？

重新改了下代码，将 sum 列在 tradeLogData 里添加就没报警了

A1: 对的，增加新列直接使用 tradeLogData['sum']= xxx 的形式。不能在 copy 视图上添加新列。可以在原始 dataframe 增加。

Q 7 ：在第五课讲述 dataframe 的 gdp 定义中，我有点困惑。

gdp 字典不是按照一条条记录来做字典的 key:value 对，而是已每个记录中的一个列作为键值对。当然了，读到 dataframe 后显示是对的，只是这么些有点反直觉。

请问这么写是有什么原因么？还是因为 dataframe 的输入需要？

A：其实两种方式都可以，只不过还要是访问行的 key-value 需要使用 loc 这个属性来访问。其实可以这样理解，列是这个 dataframe 的属性列，要最快访问，每一列的数据类型是相同的，但是要找每行的数据就会稍微麻烦点。总的来说和使用习惯有关吧。是不是感觉没听懂。记住这个用法就好了。图 7Q 8 : 在做 5-1 作业的时候，用布尔索引就出现这个问题(图 7)。不知道哪里错了.

A：可以先仔细看下，Continent 那一列的变量类型，数字型无法与字符型比较的。 可以看下错误的字面，不可用的类型比较。

Q 9 ：在做 5-3 作业的时候出现 TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot 报错，Google 没找到解决办法

A：如果没猜错的话，这里的 Africa 的 DataFrame 是空的，原因：这行代码中，Africa = df[df.Continent == "Africa "] "Africa" 似乎多了一个空格，其他几行也是类似。确认下是不是这个错误。

Q 10 ：请问如何把文件和代码放到一个文件夹里／第五课的数据怎么导入到 python 呢？

A：和普通的文件操作是一样的，可以拷贝至对应的文件夹下。或者在 notebook 环境中有个 upload 功能，也可以实现文件的上传。

Q 11 ：大家知道为什么使用 numpy 创建二维数组要用两个圆括号么？

另外随机的浮点数都是 8 位的是因为语言是 64 位的原因么？

A：里面的圆括号表示参数，这个参数是一个元组，可以回顾一下元组的表示方式。浮点数是 8 字节大小，每个字节 8 位，也就是 64 位大小，和语言没有直接关系，主要和计算机有关，太深入的计算机知识可不用探究。

元组和列表中的元素可以是 int 值，想更详细了解元组，可以看看这 https://www.w3cschool.cn/python/python-tuples.html

图 8Q 12 ：图 8，pandas 新增一列做法。

疑问1：gdp_df["rank"] = "Top5 GDP" 为何输入这个，新增的数据是列而不是行？而gdp_df[0] 切片获取的数据却是每一行的数据

疑问2: 需要新添加一行数据应该如何实现？含下面各项参数("country": "capital":"population":"gdp":"continent": )，发现对于字典来说，add 跟 append 都不支持。

A ：疑问 1：这个当做规律记住就好了，算是设计者方便大家的使用。而没有局限于某些固有的思维。

问题 2：可以使用 append 实现，先将字段转化为 series 的变量 s，然后使用 df = df.append(s)，即可实现添加。

Q 13 ：选做题读取文件时出现问题：FileNotFoundError: File b'WorldIndex.csv' does not exist

A ：确认下，文件和代码是否在同一文件夹下，以及文件名是否正确。图 9Q 14 ：为什么这里重新定义的 colums 没有大小写呢？

A ：拼错了 columns

图 10Q 15 ：照着打代码的时候发现了两个问题，在图片里(图 10) 能否帮我解答一下？谢谢～

A：shape(0,3)是不是表示就是空的了，把 >10 换成 >= 再加上 print 试试。

图 12Q 16 ：运行着 GDP 数据就出现 NaN 的问题，上一个表格都没有问题

A ：‘GDP’这个字符改成小写，你应该是前面就是小写，这里的大写识别不出来。这里是使用 gdb_df.columns 的方式修改的，不是在创建的时候修改的，在创建的时候，需要和字典一致的，在创建之后呢？你就可以使用 gdp_df.columns = [] 的形式对列名进行修改了。

图 13Q 17 ：上面两个图(图 13)所示，为何 loc 选列标签会有错误，但是选行标签却没问题

A ：.loc[["us"]] 应该使用双中括号

图 15Q 18 : 图 15，这里小括号行 ， 中括号为什么就不行呢？老是搞不清什么时候该中括号 ，什么时候该小括号。

A1：小括号是函数，中括号是定位

A2:()&()是讲 and，or，not 时，老师写的固定的表达法。我当定理记下来的，没必要研究那么细

图 16图 17Q 19 :上面两个图(图 16，图 17)所示，我这是哪里出问题了？

A：少了一个 continent

今天整理的时候，遇到一个问题，跑去问老师，老师说，你到这个时候应该能够解答这个问题了。然而，我盯着它看十几分钟，脑子动不了。所以我放弃了那个问题。。。

唉 学习路上那个能力超强的怪兽又来了。。。祝我好运，多点耐心。

Python数据分析答疑5：Pandas入门​www.jianshu.com