Python数据分析刷题：（一）查看数据

Python数据分析刷题：（一）查看数据

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参考资料：Python数据分析大杀器之Pandas基础2万字详解
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Q1.使用pandas查看牛客网用户数据

描述
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
你可以使用pandas打开文件，偷偷看一下里面的内容，请输出你看到的前6行数据。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

输出描述：
输出该数据集的前6行，如下所示：

分析： 这里我们需要返回数据集的前6行，需要使用pandas的head()函数，默认是返回前5行的数据，因此我们只需要指定df.head(6)即可。对pandas不熟悉的小伙伴可以看这篇文章Python数据分析大杀器之Pandas基础2万字详解

代码

import pandas as pd #导入pandas库
Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",", dtype=object)#读取数据，打开文件时需要添加dtype=object，防止年份信息读取为小数。
print(Nowcoder.head(6)) # 返回前6行数据，并打印

Q2.牛客网用户数据集的大小

描述
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
你不需要输出全部数据，请直接告诉我们这个数据集的大小，即行数与列数。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

输出描述：
输出该数据集的行数与列数，如下所示：

分析:返回数据集大小需要使用df.shape

代码

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.shape)

Q3.牛客网的第10位用户

描述
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
现在牛牛想知道这个数据集中第10行的用户的全部信息，请你帮他输出一下。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
输出描述：
输出该数据集第10行的全部信息，每列信息单独成行，如下所示：

分析:要找到第十行的信息，这是一个索引问题，可以使用iloc和loc来实现

代码

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.iloc[10])

Q4.统计牛客网部分用户使用的语言

描述
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
现在牛牛想知道这个数据集中第10行到第20行的用户的常用语言分别是什么，请你帮他输出一下。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。输出描述：
输出该数据集第10行到第20行的常用语言，每行数据单独成行，如下所示：

分析：这里需要同时对行和列进行索引，这里提供两种方案进行检索，分别使用loc和iloc

代码

# 方法一：使用iloc
import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.iloc[10:21,5])

# 方法二：使用loc
import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.loc[10:20,'Language'])

iloc和loc的关系：
1.iloc的列不能用列标签；loc的列只能用列标签
2.loc左闭右闭，iloc左闭右开；

Q5.查看牛客网用户没有补全的信息

描述
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
Nowcoder_ID：用户ID
Level：等级
Achievement_value：成就值
Num_of_exercise：刷题量
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
如果你想知道这份数据是不是所有列的信息都是有数据的，有没有哪些列的数据没有补全，请输出每列信息是否有为空值。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
输出描述：
输出该数据集每列信息是否有为空值，如下所示：

分析:这里需要统计缺失值的信息，使用isna()或者isnull()可以判断缺失值信息，同时注意这里我们要得到的是存在缺失值的列，因此，我们还需要使用any()

代码

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.isnull().any())

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