Pandas数据预处理与数据聚合与分组运算课后习题答案

第4章

简答题
简答题
1.在数据预处理的过程中会根据数据的实际情况选择合适处理方法，常用的预处理操作有数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换等，在这几种操作中又分别含有不同的数据处理方法，例如在数据清洗过程中含有空值和缺失的检测、重复值的处理、异常值的处理等。
2.在Pandas中常用的数据合并操作有：concat()函数表示沿着一条轴将多个对象进行堆叠、merge()函数表示根据一个或多个键将不同的对象进行合并、join()方法表示根据索引或指定的列来合并数据、combine_first()方法表示填充合并数据。
程序题
1.答案：
import pandas as pd

import numpy as np

group_a = pd.DataFrame({‘A’: [2,3,5,2,3],

                         'B': ['5',np.nan,'2','3','6'],

                         'C': [8,7,50,8,2],

                       'key': [3,4,5,2,5]})

group_b = pd.DataFrame({‘A’: [3,3,3],

                    'B': [4,4,4],

                    'C': [5,5,5]})

print(group_a)

print(group_b)

2.答案：
group_a = group_a.combine_first(group_b)

group_a

3.答案：
group_a.rename(columns={‘key’:‘D’})

第5章

简答题
1.分组聚合的流程一般为拆分、应用、合并。拆分是将数据集按照一定规则分成若干组；应用是对这些分组的数据进行一系列操作的过程；合并是将这些执行操作后的结果进行整合。

2.常用的分组方式主要有4种，分别为：列表或数组，列表或数组的长度需要与带分组轴的长度一致、DataFrame中某列的名称、字典或Series对象、函数。

程序题
1.答案：
import pandas as pd

studnets_data = pd.DataFrame({‘年级’:[‘大一’,‘大二’,‘大三’,

                                        '大四','大二','大三',

                                         '大一','大三','大四'],

                               '姓名':['李宏卓','李思真','张振海',

                                       '赵鸿飞','白蓉','马腾飞',

                                       '张晓凡','金紫萱','金烨'],

                               '年龄':[18,19,20,21,

                                        19,20,18,20,21],

                               '身高':[175,165,178,175,

                                       160,180,167,170,185],

                               '体重':[65,60,70,76,55,

                                       70,52,53,73]})

data = studnets_data.groupby(‘年级’)

Freshman = dict([x for x in data])[‘大一’]

print(Freshman)

2.答案：
data = data.apply(max)

del data[‘年级’]

print(data)

3.答案：
Junior = dict([x for x in data])[‘大三’]

print(Freshman[‘体重’].apply(‘mean’))

print(Junior[‘体重’].apply(‘mean’))

未完待续