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第1关：了解数据处理对象–Series

任务描述
本关任务：仔细阅读编程要求，完成相关要求。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

Pandas 中的数据结构；
了解 Series。
Pandas 是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
对于 Pandas 包，在 Python 中常见的导入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd

Pandas 中的数据结构
Series: 一维数组，类似于 Python 中的基本数据结构 list，区别是 Series 只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据；
DataFrame: 二维的表格型数据结构。很多功能与 R 中的 data.frame 类似。可以将 DataFrame 理解为 Series 的容器；
Panel：三维的数组，可以理解为 DataFrame 的容器。
了解 Series
为了开始使用 Pandas，我们必需熟悉它的两个重要的数据结构： Series 和 DataFrame。虽然它们不是每一个问题的通用解决方案，但可以提供一个坚实的，易于使用的大多数应用程序的基础。
Series 是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何 NumPy 的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引 。最简单的 Series 是由一个数组的数据构成：

In [1]:obj=Series([4,7,-5,3])
In [2]:obj
Out[2]:
0 4
1 7
2 -5
3 3

Series 的交互式显示的字符串表示形式是索引在左边，值在右边。因为我们没有给数据指定索引，一个包含整数 0 到 N-1 这里 N 是数据的长度）的默认索引被创建。你可以分别的通过它的 values 和 index 属性来获取 Series 的数组表示和索引对象：

In [3]: obj.values
Out[3]:array([4,7,-5,3])
In [4]: obj.index
Out[4]:Int64Index([0,1,2,3])

通常，需要创建一个带有索引来确定每一个数据点的 Series。

In [5]:obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
In [6]:obj2
Out[6]:
d 4
b 7
a -5
c 3

如果你有一些数据在一个 Python 字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个 Series，只传递一个字典的时候，结果 Series 中的索引将是排序后的字典的键。

In [7]:sdata={'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
In [8]:obj3=Series(sdata)
In [9]:obj3
Out[9]:
Ohio   35000
Texas  71000
Oregon 16000
Utah   5000

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

创建一个名为 series_a 的 series 数组，当中值为 [1,2,5,7],对应的索引为 [‘nu’, ‘li’, ‘xue’, ‘xi’]；

创建一个名为 dict_a 的字典，字典中包含如下内容 {‘ting’:1, ‘shuo’:2, ‘du’:32, ‘xie’:44}；

将 dict_a 字典转化成名为 series_b 的 series 数组。

测试说明
如果答案正确，则会输出 True。
开始你的任务吧，祝你成功！
示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef create_series():'''返回值:series_a: 一个Series类型数据series_b: 一个Series类型数据dict_a：  一个字典类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#series_a=Series([1,2,5,7],index=['nu','li','xue','xi'])dict_a={'ting':1, 'shuo':2, 'du':32, 'xie':44}series_b=Series(dict_a)# ********** End **********## 返回series_a,dict_a,series_breturn series_a,dict_a,series_b

第2关：了解数据处理对象-DataFrame

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

DataFrame 创建；
修改行名；
添加修改；
添加 Series 类型；
添加新列。
DataFrame 是一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame 既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由 Series 组成的字典。

DataFrame 创建
dictionary = {‘state’:[‘0hio’,‘0hio’,‘0hio’,‘Nevada’,‘Nevada’],
‘year’:[2000,2001,2002,2001,2002],
‘pop’:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame = DataFrame(dictionary)
修改行名
frame=DataFrame(dictionary,index=[‘one’,‘two’,‘three’,‘four’,‘five’])
添加修改
frame[‘add’]=[0,0,0,0,0]
添加 Series 类型
value = Series([1,3,1,4,6,8],index = [0,1,2,3,4,5])
frame[‘add1’] = value
添加新列
1、直接在后面新增一列
指明列名，并赋值即可：
data[‘列名’]=[1,2]
2、在指定位置新增一列
用insert()函数，data.insert(位置,列名,列值)，例如：
data.insert(2,‘c’,’’)
编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

创建一个五行三列的名为 df1 的 DataFrame 数组，列名为 [states,years,pops]，行名 [‘one’,‘two’,‘three’,‘four’,‘five’]；

给 df1 添加新列，列名为 new_add，值为 [7,4,5,8,2]。

测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

开始你的任务吧，祝你成功！

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef create_dataframe():'''返回值:df1: 一个DataFrame类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#dictionary = {'states':['0hio','0hio','0hio','Nevada','Nevada'],'years':[2000,2001,2002,2001,2002],'pops':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}df1 = DataFrame(dictionary)df1=DataFrame(dictionary,index=['one','two','three','four','five'])df1['new_add']=[7,4,5,8,2]# ********** End **********##返回df1return df1

第3关：读取 CSV 格式数据

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

读取 CSV；
查看前 n 行；
查看后 n 行；
查看总行数；
修改列名。
在使用机器学习工具包对数据进行修改、探索和分析之前，我们必须先讲外部数据导入。使用 Pandas 导入数据比 Numpy 要容易。在这里我们将使用英国降雨数据，数据已下好并放在本实训的当前文件夹。

读取 CSV
# Reading a csv into Pandas.
# 如果数据集中有中文的话，最好在里面加上 encoding = 'gbk' ，以避免乱码问题。后面的导出数据的时候也一样。
df = pd.read_csv('uk_rain_2014.csv', header=0)

这里我们从 csv 文件里导入了数据，并储存在 DataFrame 中。这一步非常简单，你只需要调用 read_csv 然后将文件的路径传进去就行了。header 关键字告诉 Pandas 哪些是数据的列名。如果没有列名的话就将它设定为 None。
数据导入 pandas 之后，我们该怎么查看数据呢？

查看前 n 行
# Getting first x rows.
df.head(5)
查看后 n 行
# Getting last x rows.
df.tail(5)
查看总行数
# Finding out how many rows dataset has.
len(df)
修改列名
我们通常使用列的名字来在 Pandas 中查找列。这一点很好而且易于使用，但是有时列名太长，我们需要缩短列名。# Changing column labels.df.columns = ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

将 test3/uk_rain_2014.csv 中的数据导入到 df1 中；

将列名修改为 ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']；

计算 df1 的总行数并存储在 length1 中。

测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

开始你的任务吧，祝你成功！
示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
def read_csv_data():'''返回值:df1: 一个DataFrame类型数据length1: 一个int类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#df1 = pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv', header=0)df1.columns = ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']length1=len(df1)# ********** End **********##返回df1,length1return df1,length1

第4关：数据的基本操作——排序

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

对索引进行排序；
按行排序；
按值排序。
本关我们将学习处理 Series 和 DataFrame 中的数据的基本手段，我们将会探讨 Pandas 最为重要的一些功能。

对索引进行排序

Series 用 sort_index() 按索引排序，sort_values() 按值排序；
DataFrame 也是用 sort_index() 和 sort_values()。In[73]: obj = Series(range(4), index=['d','a','b','c'])
In[74]: obj.sort_index()  
Out[74]: 
a    1
b    2
c    3
d    0
dtype: int64
In[78]: frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three', 'one'],columns=['d','a','b','c'])
In[79]: frame
Out[79]: d  a  b  c
three  0  1  2  3
one    4  5  6  7
In[86]: frame.sort_index()
Out[86]: d  a  b  c
one    4  5  6  7
three  0  1  2  3
按行排序
In[89]: frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[89]: d  c  b  a
three  0  3  2  1
one    4  7  6  5
按值排序
Series:In[92]: obj = Series([4, 7, -3, 2])
In[94]: obj.sort_values()
Out[94]: 
2   -3
3    2
0    4
1    7
dtype: int64
DataFrame:In[95]: frame = DataFrame({'b':[4, 7, -3, 2], 'a':[0, 1, 0, 1]})
In[97]: frame.sort_values(by='b')  #DataFrame必须传一个by参数表示要排序的列
Out[97]: a  b
2  0 -3
3  1  2
0  0  4
1  1  7

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

对代码中 s1 进行按索引排序，并将结果存储到 s2；

对代码中 d1 进行按值排序（index 为 f），并将结果存储到 d2。

测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
def sort_gate():'''返回值:s2: 一个Series类型数据d2: 一个DataFrame类型数据'''# s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据s1 = Series([4, 3, 7, 2, 8], index=['z', 'y', 'j', 'i', 'e'])d1 = DataFrame({'e': [4, 2, 6, 1], 'f': [0, 5, 4, 2]})# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#s2=s1.sort_index()d2=d1.sort_values(by='f')# ********** End **********##返回s2,d2return s2,d2

第5关：数据的基本操作——删除

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：删除指定轴上的项。

删除指定轴上的项
即删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行（列）的意思，我们可以通过对象的 drop(labels, axis=0) 方法实现此功能。删除 Series 的一个元素：In[11]: ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=['d','b','a','c'])
In[13]: ser.drop('c')
Out[13]: 
d    4.5
b    7.2
a   -5.3
dtype: float64
删除 DataFrame 的行或列：In[17]: df = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a','c','d'], columns=['oh','te','ca'])
In[18]: df
Out[18]: oh  te  ca
a   0   1   2
c   3   4   5
d   6   7   8
In[19]: df.drop('a')
Out[19]: oh  te  ca
c   3   4   5
d   6   7   8
In[20]: df.drop(['oh','te'],axis=1)
Out[20]: ca
a   2
c   5
d   8
需要注意的是 drop() 返回的是一个新对象，原对象不会被改变。

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

在 s1 中删除 z 行，并赋值到 s2；

d1 中删除 yy 列，并赋值到 d2。

测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef delete_data():'''返回值:s2: 一个Series类型数据d2: 一个DataFrame类型数据'''# s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据s1 = Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z'])d1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx','yy','zz'])# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#s2=s1.drop('z')d2=d1.drop(['yy'],axis=1)# ********** End **********## 返回s2,d2return s2, d2

第6关：数据的基本操作——算术运算

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：算术运算（+，-，*，/）。

算术运算（+，-，*，/）
DataFrame 中的算术运算是 df 中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用 NaN 代替。

In[5]: df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))
In[6]: df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))
In[9]: df1+df2
Out[9]: a   b   c   d   e
0   0   2   4   6 NaN
1   9  11  13  15 NaN
2  18  20  22  24 NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN

此外，如果我们想设置默认的其他填充值，而非 NaN 的话，可以传入填充值。

In[11]: df1.add(df2, fill_value=0)
Out[11]: a   b   c   d   e
0   0   2   4   6   4
1   9  11  13  15   9
2  18  20  22  24  14
3  15  16  17  18  19

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码：

让 df1 与 df2 相加得到 df3，并设置默认填充值为 4。
测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

开始你的任务吧，祝你成功！

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef add_way():'''返回值:df3: 一个DataFrame类型数据'''# df1,df2是DataFrame类型数据df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd'))df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde'))df3=df1.add(df2,fill_value=4)# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********## ********** End **********## 返回df3return df3

第7关：数据的基本操作——去重

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

duplicated()；
drop_duplicates()。
duplicated()

DataFrame 的 duplicated 方法返回一个布尔型 Series，表示各行是否是重复行。具体用法如下：

In[1]: df = DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]})
In[2]: df
Out[2]: k1  k2
0  one   1
1  one   1
2  one   2
3  two   3
4  two   3
5  two   4
6  two   4
In[3]: df.duplicated()
Out[3]: 
0    False
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
6     True
dtype: bool
drop_duplicates()
drop_duplicates() 

用于去除重复的行数，具体用法如下：

In[4]: df.drop_duplicates()
Out[4]: k1  k2
0  one   1
2  one   2
3  two   3
5  two   4

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码:

去除 df1 中重复的行，并把结果保存到 df2 中。
测试说明
如果答案正确，则会输出 True。

开始你的任务吧，祝你成功！

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef delete_duplicated():'''返回值:df2: 一个DataFrame类型数据'''# df1是DataFrame类型数据df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#df2=df1.drop_duplicates()# ********** End **********## 返回df2return df2

第8关：数据重塑

任务描述
本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

层次化索引；
索引方式；
内层选取；
数据重塑。
层次化索引
层次化索引(hierarchical indexing)是 pandas 的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。请看以下例子：

In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])
In[2]:data
Out[2]:
a  1    0.1692392    0.6892713    0.879309
b  1   -0.6991762    0.2604463   -0.321751
c  1    0.8931052    0.757505
d  2   -1.2233443   -0.802812
dtype: float64

索引方式

In[3]:data['b':'d']
Out[3]:
b  1   -0.6991762    0.2604463   -0.321751
c  1    0.8931052    0.757505
d  2   -1.2233443   -0.802812
dtype: float64

内层选取

In[4]:data[:, 2]
Out[4]:
a    0.689271
b    0.260446
c    0.757505
d   -1.223344
dtype: float64

数据重塑
将 Series 转化成 DataFrame:

in[5]:data.unstack()
Out[5]:
1                    2            3
a    0.169239    0.689271    0.879309
b    -0.699176   0.260446  -0.321751
c    0.893105    0.757505    NaN
d    NaN        -1.223344   -0.802812

编程要求
根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码:

对 s1 进行数据重塑，转化成 DataFrame 类型，并复制到 d1。
测试说明
编写代码之后，点击测评即可。

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
import numpy as np
def suoying():'''返回值:d1: 一个DataFrame类型数据'''#s1是Series类型数据s1=Series(np.random.randn(10),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#d1=s1.unstack()# ********** End **********## 返回d1return d1

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