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分享2023（春）Python程序设计作业5：Pandas基础技能及综合应用
作业要求
- [基础要求] 基于Jupyter Notebook 完成以下实验一、实验二、实验三；
- [重点要求] 修改以下示例代码，以测试不同知识点。在博客上写出你：
- 修改的代码、
- 修改的愿意（意图）
- 代码运行的结果
- 你的结论
实验一：Series对象的应用
实验要求：
- 定义一个Series对象，包含5个整数数据；
- 访问、修改Series对象中的数据；
- 打印Series对象；
- 对Series对象进行计算，如求和、求平均值等。
示例代码：
-
import pandas as pd -
# 定义一个Series对象 -
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) -
# 访问Series对象中的数据 -
print(s[0]) # 输出第一个元素 -
print(s[2:4]) # 输出第3个到第4个元素 -
# 修改Series对象中的数据 -
s[1] = 25 -
# 打印Series对象 -
print(s) -
# 对Series对象进行计算 -
print(s.sum()) # 求和 -
print(s.mean()) # 求平均值
实验二：DataFrame对象的应用
实验要求：
- 定义一个DataFrame对象，包含3个列，每列分别为整数、浮点数和字符串类型；
- 访问、修改DataFrame对象中的数据；
- 对DataFrame对象进行计算，如求和、求平均值等。
示例代码：
-
import pandas as pd -
# 定义一个DataFrame对象 -
data = {'int_col': [1, 2, 3, 4, 5], 'float_col': [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6], 'str_col': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} -
df = pd.DataFrame(data) -
# 访问DataFrame对象中的数据 -
print(df['int_col'][0]) # 输出第一行第一列的数据 -
print(df.loc[1, 'str_col']) # 输出第二行第三列的数据 -
# 修改DataFrame对象中的数据 -
df.loc[2, 'float_col'] = 3.5 -
# 对DataFrame对象进行计算 -
print(df.sum()) # 求和 -
print(df.mean()) # 求平均值
实验三：综合实例
实验要求：
- 定义一个包含省会城市、人口、GDP、城市面积的DataFrame对象；
- 计算各种排名，如人口最多的城市、GDP最高的城市等；
- 使用Pandas绘图，可视化上述实验结果。
示例代码：
-
import pandas as pd -
import matplotlib.pyplot as plt -
# 定义一个包含省会城市、人口、GDP、城市面积的DataFrame对象 -
data = {'city': ['北京', '上海', '广州', '深圳'], 'population': [2171, 2424, 1500, 1303], -
'gdp': [30320, 32679, 20353, 22458], 'area': [16410, 6340, 7434, 1996]} -
df = pd.DataFrame(data) -
# 计算各种排名 -
pop_rank = df['population'].rank(ascending=False) -
gdp_rank = df['gdp'].rank(ascending=False) -
area_rank = df['area'].rank(ascending=False) -
# 将排名添加到DataFrame对象中 -
df['pop_rank'] = pop_rank -
df['gdp_rank'] = gdp_rank -
df['area_rank'] = area_rank -
# 使用Pandas绘图，可视化实验结果 -
df.plot(kind='bar', x='city', y=['population', 'gdp', 'area'], title='China Capital Cities') -
plt.show()
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