Python数据科学库-小测验

考察内容包括numpy、pandas、matplotlib这3个库的内容

1、请写出numpy中创建数组的方式

答:np.arange、np.array、np.ones、np.zeros、np.full

2、numpy常规操作题:

(1)用numpy中的随机函数np.random.rand(5,5),生成一个5x5的数组,并使用numpy中的切片、索引以及索引搜等方法,将数据根据第二列的数据大小进行重新排序(图中数据仅作为演示用)

image.png

a = np.random.rand(5,5)
print("排序前:")
print(a)
a_sorted = a[np.argsort(a[:,1])]
print('按照第二列的值排序后:')
print(a_sorted)

运行结果如下图所示:

题2-1运行结果.png

(2) 用numpy至少两种方法生成如下所示的数组

image.png

第一种解法:

import numpy as np
m = np.ones((10,10))
m[1:-1,1:-1] = 0
print(m)

第二种解法:

import numpy as np
m = np.ones((10,10))
m[1:-1,1:-1] = np.zeros((8,8))
print(m)

第三种解法:

import numpy as np
m = np.zeros((10,10))
m[0] = 1
m[:,0] = 1
m[-1] = 1
m[:,-1] = 1
print(m)

(3)编写代码,判断第数组一中的每个元素在数组二中是否存在 数组一:[ 0 10 20 40 60] 数组二:[0, 40] 结果:[ True False False True False]

import numpy as np
m1 = np.array([0,10,20,40,60])
m2 = np.array([0, 40])
r1 = m1==m2[0] 
r2 = m1==m2[1]
print(r1 | r2)

(4)编写代码,实现查找出两个numpy数组中相同的元素 数组一: [ 0 10 20 40 60] 数组二:[10, 30, 40] 结果:[10 40]

import numpy as np
m1 = np.array([0,10,20,40,60])
m2 = np.array([10,30,40])
print([k for k in m1 if k in m2])

(5)编写代码,实现查找出给定数组中比10大的数,返回新的数组values,同时给出比10大的数在原数组中的索引 给定数组:[[ 0 10 20] [20 30 40]] 求如下数组: Values: [20 20 30 40] 索引数组: (array([0, 1, 1, 1]), array([2, 0, 1, 2]))

import numpy as np
a = np.array([[0,10,20],[20,30,40]])
pos = a > 10
Values = a[pos].ravel()
print(Values)
indexList = []
for i in range(2):
    for j in range(3):
        if pos[i][j]:
            indexList.append([i,j])
indexArray = np.array(indexList).T
print(indexArray)

3、实时电影票房数据集

请使用tushare模块提供的api并结合numpy、scipy等模块,获取前一天电影排行数据中上映天数大于7中日平均票价最高的电影,分析该电影近一个星期的票房及电影票价的走势,要求分别绘制出票房走势和平均票价走势。 getDay7Movies函数的作用是获取上映时间超过7天的电影,返回值的数据类型为DataFrame getDayList函数的作用是获取日期列表,列表中元素的数据类型为字符串str,如下图所示:

getDayList函数.png

getMovieWeekRecord函数的作用是得到电影最近一周的票房信息,需要一个参数,参数数据类型为字符串str,函数返回值的数据类型为DataFrame drawBoxOffice函数的作用是画出票房趋势图 drawAvgPrice函数的作用是画出平均票价趋势图 解答代码如下,复制到py文件中可以直接运行,运行前安装tushare库命令:pip install tushare

import tushare as ts
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl 
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

def getDay7Movies():
    movie_df = ts.day_boxoffice()
    selected_df = movie_df[\
        movie_df['MovieDay'].values.astype('int') > 7]
    sorted_df = selected_df.sort_values(by='AvgPrice',ascending=False)
    return sorted_df.reset_index(drop=True)

def getDayList():
    day_list = []
    now_time = datetime.datetime.now()
    for i in range(-9,0):
        day = now_time + datetime.timedelta(days=i)
        dayStr = day.strftime("%Y-%m-%d")
        day_list.append(dayStr)
    return day_list

def getMovieWeekRecord(movieName):
    day_list = getDayList()
    record_list = []
    for day in day_list:
        try:
            movie_all = ts.day_boxoffice(day)
            record = movie_all[\
                movie_all['MovieName'].values == movieName].copy()
            record['date'] = day
            record_list.append(record)
        except Exception as e:
            print(str(e))
    return pd.concat(record_list).reset_index(drop=True)
    
def drawBoxOffice(movieWeekRecord):
    x_ticks = [k[5:] for k in movieWeekRecord['date'].values]
    x = range(len(x_ticks))
    y = list(movieWeekRecord['BoxOffice'].values.astype("f"))
    movieName = movieWeekRecord['MovieName'].iloc[0]
    plt.title("《%s》电影最近一周票房走势图" %movieName)
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('单日票房')
    plt.xticks(x,x_ticks)
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    
def drawAvgPrice(movieWeekRecord):
    x_ticks = [k[5:] for k in movieWeekRecord['date'].values]
    x = range(len(x_ticks))
    y = list(movieWeekRecord['AvgPrice'].values.astype('int'))
    movieName = movieWeekRecord['MovieName'].iloc[0]
    plt.title("《%s》电影最近一周平均票价走势图" %movieName)
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('平均票价')
    plt.xticks(x,x_ticks)
    plt.ylim(min(y)-5,max(y)+5)
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    
if __name__ == "__main__":
    day7Movies = getDay7Movies()
    movieName = day7Movies.iloc[0]['MovieName']
    print("上映天数大于7中日平均票价最高的电影为:",movieName)
    movieWeekRecord = getMovieWeekRecord(movieName)
    drawBoxOffice(movieWeekRecord)
    drawAvgPrice(movieWeekRecord)

运行结果如下图所示:

题3运行结果.png

4、订单交易记录数据集

题目数据集csv文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1-pO92xn2NxGCSO5R3j1XTQ 密码: e1b4 文件中一部分数据如下图所示,其中包含: order_id: 订单id号 account_id:消费账户id bank_to:银行代码 account_to:消费账号 amoount:消费金额 k_symbol:备注

题4部分数据.png

(1)根据bank_to字段,用numpy统计出每不同bank_to字段下所有消费记录的均值、最大值、最小值、并求和。

import pandas as pd 
import numpy as np
df = pd.read_csv('order.csv',encoding='gbk')
df_sorted = df.groupby('bank_to').groups
df_sorted_keys = df_sorted.keys()
result_list = []
for key in df_sorted_keys:
    group = {}
    group['bank_to'] = key
    amoutNdarray = df.values[df_sorted[key].values][:,4]
    group['mean'] = np.mean(amoutNdarray)
    group['max'] = np.max(amoutNdarray)
    group['min'] = np.min(amoutNdarray)
    result_list.append(group)
df_group = pd.DataFrame(result_list)
matrix = df_group.values
print(np.sum(matrix[:,1]),np.sum(matrix[:,2]),np.sum(matrix[:,3]))

(2) 然后将每个字段分类下的所有消费记录写入到一个新的csv文件中, 输出文件中包含:CD.csv IJ.csv QR.csv AB.csv ……….

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('order.csv',encoding='gbk')
df_sorted = df.groupby('bank_to')
for key,group in df_sorted:
    print(key)
    csvName = "%s.csv" %key
    print(group.keys())
group.to_csv(csvName,columns=group.keys())

5、正态分布数据集

编写python代码,用随机函数生成一个有100个样本点的正态分布数据集,并根据数据集完成如下需求: (1)求数据样本的偏度和分度,根据偏度和峰度值判断数据样本是正偏还是负偏,是高峡峰还是低阔峰。 (2)使用matplotlib库绘制出数据样本的分度直方图、 (3)编写代码说明在数据集中有多少个样本比1大,有多少个数据样本比1小。 答:(1)

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data)
skew = df.skew()[0]
kurt = df.kurt()[0]
print("偏度为",skew)
print("峰度为",kurt)
print("样本是正偏" if skew > 0 else "样本是负偏")
print("样本是高峡峰" if kurt > 0 else "样本是低阔峰")

(2)(3)答案代码如下:

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a = np.random.randn(100)
print("比1大的样本数量",np.sum(a>1))
print("比1小的样本数量",np.sum(a<1))
plt.hist(a)
plt.show()

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