python数据分析-面试题

# 设逾期表为df,格式为pandas.DataFrame,详细数据如下所示，其中order_no为非
# 重复订单号，overdue_days为逾期天数，info_tabel为逾期标签，其中1表示逾期，
# 0表示未逾期

# 设逾期表为df,格式为pandas.DataFrame,详细数据如下所示，其中order_no为非
# 重复订单号，overdue_days为逾期天数，info_tabel为逾期标签，其中1表示逾期，
# 0表示未逾期
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display
df = pd.DataFrame({'order_no':['order_18213','order_16061','order_10176','order_11923','order_18791','order_12534','order_14502','order_14488','order_15488','order_18118'],'province':['山东','四川','福建','广东','广东','广东','广东','山东','湖南','福建',],'gender':[ '女', '女', '女', '女', '男', '女', '男', '男', '女', '女'],'age':[ 29.0, 27.0, 25.0, 25.0,np.nan, 27.0, 25.0, 27.0,np.nan, 27.0],'education':[ '本科', '研究生', '本科', '研究生', '研究生', '本科', '大专', '大专', '本科', '大专'],'overdue_days':[ 0, 17, 0, 0, 12, 20, 22, 32, 0, 2],'info_label':[ 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1]
})
display(df)

# 题目1：将gender列中的 男 ，女分别替换为数值1、0

# 题目1：将gender列中的 男 ，女分别替换为数值1、0
# 【方法1】
df['gender'] = df['gender'].map({'男':1,'女':0})
display(df)
# 【方法2】
# df['gender'] = df['gender'].replace(['男','女'],[1,0])
# display(df)
# 【方法3】
# df.loc[df['gender']=='男','gender'] = 1
# df.loc[df['gender']=='女','gender'] = 0
# display(df)

# 注意df.loc用法：
# df.loc[行标签,列标签]
# df.loc['a':'b']#选取ab两行数据
# df.loc[:,'one']#选取one列的数据

# 题目2：将age列的缺失值用age列的均值代替

# 题目2：将age列的缺失值用age列的均值代替
# 使用fillna填补缺失值即可
df_mean = df['age'].mean()
df['age'].fillna(df_mean,inplace=True)
print(df)

# 题目3：计算各省的平均逾期率
# 逾期率=逾期客户/全部客户

# 题目3：计算各省的平均逾期率
# 逾期率=逾期客户/全部客户# 计算各省的逾期用户
df_overdue = df.groupby('province')['info_label'].sum().reset_index()
df_overdue.columns=['province', 'overdue_cnt']
# display(df_overdue)# 计算各省的用户数
df_all = df.groupby('province')['info_label'].count().reset_index()
df_all.columns=['province', 'all_cnt']
# display(df_all)# 合并各省逾期用户及各省用户数形成新的报表df1
df1 = pd.merge(df_overdue,df_all,on=['province'],how='left')
# 得到各省的逾期率
df1['overdue_pec'] = df1['overdue_cnt']/df1['all_cnt']
display(df1)

# 题目4：计算广东省男性用户的逾期率

# 题目4：计算广东省男性用户的逾期率
# 计算广东省的逾期男性用户的人数
overdue_maleCount = df[(df['province']=='广东') & (df['gender']== 1)]['info_label'].sum()
overdue_allMaleCount = df[(df['province']=='广东') & (df['gender']== 1)]['info_label'].count()
overdue_pec_gd = overdue_maleCount / overdue_allMaleCount
display(overdue_pec_gd)

# 题目5：在df里面新增1列overdue_grade,其中
#       overdue_days<15时，overdue_grade取值为A，
#       overdue_days>=15时 overdue_grade取值为B

# 题目5：在df里面新增1列overdue_grade,其中
#       overdue_days<15时，overdue_grade取值为A，
#       overdue_days>=15时 overdue_grade取值为B
df['over_grade'] = df['overdue_days'].apply(lambda x: 'A' if x < 15 else'B')
display(df)

# 题目6：将类别型变量education 转化为哑变量（Dummy Variables）,
# 并与原df在axis=1 方向上合并，然后删除初始的education列

# 题目6：将类别型变量education 转化为哑变量（Dummy Variables）,
# 并与原df在axis=1 方向上合并，然后删除初始的education列# 使用get_dummies进行one-hot变量,然后进行数据合并concat，删除使用drop
df=pd.concat((df,pd.get_dummies(df['education'])),axis=1)
print(df)
df = df.drop(['education'],axis=1)
print(df)

>>注意：在Jupyter环境下运行的代码，dataframe表格怎么对齐？

from IPython.display import display
display(df)

>>使用pandas数据处理数据，最好用的函数搭配：apply+lambda

#函数应用和映射
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5)*10,columns=list('ABCDF'),index=['1','2','3','4'])
display(df)

知识点补充：

d1 = df.apply(lambda x: x.max()-x.min())
display(d1)

d2 = df.apply(lambda x: x.max()-x.min(),axis=1)
display(d2)

# 浮点值保留两位小数
d3=df['B'].map(lambda x: '%.2f'%x)
display(d3)

d4=df.applymap(lambda x: '%.2f'%x)['B']
display(d4)

lambda 参数:操作(参数)

#单个参数的：
h = lambda x : x ** 2
print(h(3)) # 9

#多个参数的：
h = lambda x, y, z : (x + y) ** z
print(h(1,2,2)) # 9

map(lambda x : x + 1, [1, 2, 3]) # [2,3,4]

map(lambda x: x*x, [y for y in range(10)]) #将一个 list 里的每个元素都平方

(lambda x,y: x if x> y else y)(101,102) # 102

>> 保存dataFrame数据到excel文件

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'order_no':['order_18213','order_16061','order_10176','order_11923','order_18791','order_12534','order_14502','order_14488','order_15488','order_18118'],'province':['山东','四川','福建','广东','广东','广东','广东','山东','湖南','福建',],'gender':[ '女', '女', '女', '女', '男', '女', '男', '男', '女', '女'],'age':[ 29.0, 27.0, 25.0, 25.0,np.nan, 27.0, 25.0, 27.0,np.nan, 27.0],'education':[ '本科', '研究生', '本科', '研究生', '研究生', '本科', '大专', '大专', '本科', '大专'],'overdue_days':[ 0, 17, 0, 0, 12, 20, 22, 32, 0, 2],'info_label':[ 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1]
})
print(df)
tmp_file_path='test.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(tmp_file_path)
df.to_excel(writer, sheet_name=tmp_file_path.split('.')[0],index= False)
worksheet = writer.sheets[tmp_file_path.split('.')[0]]
worksheet.set_column(0,1, 35)  #指定第1-2列为35像素宽度
worksheet.set_column(2,13, 10) #指定第3-13列为10像素宽度
writer.save()

>>pandas读取excel文件的数据

import pandas as pddf = pd.read_excel("test.xlsx")print("\n(1)全部数据：")
print(df.iloc[:,:].values)print("\n(2)第2行第3列的值：")
print(df.iloc[1,2])print("\n(3)第3行数据：")
print(df.iloc[2].values)print("\n(4)第2列数据：")
print(df.iloc[:,1].values)print("\n(5)第6行的education：")
print(df.loc[5,"education"])print("\n(6)第2至3行、第3至4列数据：")
print(df.iloc[1:3,2:4].values)

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