import pandas as pd sales = pd.read_csv('sales.csv') sales['R_Quartile']=pd.qcut(sales.recency, [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], [4, 3, 2, 1]).astype("str") sales['F_Quartile']=pd.qcut(sales.frequency, [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], [1, 2, 3, 4]).astype("str") sales['M_Quartile']=pd.qcut(sales...

import pandas data = pandas.read_json("Nowcoder.json", dtype=dict) pandas.set_option("display.width", 300) pandas.set_option("display.max_rows", None) pandas.set_option("display.max_columns", None) print(data) 有点莫名奇妙的题，具体看最上方的题解吧

import pandas as pd sales = pd.read_csv('sales.csv') sales['R_Quartile'] = pd.qcut(sales['recency'],[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1],['4','3','2','1']).astype("int") sales['F_Quartile'] = pd.qcut(sales['frequency'],[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1],['1','2','3','4']).astype("int") sales['M_Quartile...

import pandas as pd sales = pd.read_csv('sales.csv', sep = ',') result = sales.sort_values(by = 'monetary', ascending = False).reset_index(drop = True)[:3] print(result)

import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv', sep = ',') signup = pd.read_csv('signup.csv', sep = ',') df = pd.merge(signup, items, how="left", left_on=signup["item_id"], right_on = items["item_id"]) result = pd.pivot_table(df,index=["sex","departm...

import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv', sep = ',') signup = pd.read_csv('signup.csv', sep = ',') item_name = items[items['item_name'] == 'javelin'] department = signup[signup['department'] == 'functional'] result = pd.merge(department, item_name, on = "item_id") result1 = resu...

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep= ',') x = Nowcoder[Nowcoder['Num_of_exercise']>10]['Num_of_exercise'] y = Nowcoder[Nowcoder['Num_of_exercise']>10]['Number_of_submissions'] print((x/y).max().round(3)) 注意本题要求最高的用户的正确率所以说，最后输出的时候要加max()函数！！！！！

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') seven = Nowcoder[Nowcoder['Level'] == 7]['Achievement_value'] total = Nowcoder['Achievement_value'].sum() print(seven/total)

import pandas as pd import numpy as np Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') seven = Nowcoder[Nowcoder['Level'] == 7 ]['Achievement_value'] print(int(max(seven))-int(min(seven)))

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',',dtype=object) Nowcoder['Last_submission_time'] = pd.to_datetime(Nowcoder['Last_submission_time'],format='%Y-%m-%d') print(Nowcoder[['Nowcoder_ID','Level','Last_submission_time']]) 不要忘了dtype=object

import pandas as pd import numpy as np Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep = ',') pd.set_option('display.width', 1000) pd.set_option('display.max_rows', None) print(Nowcoder.duplicated()) print(Nowcoder.drop_duplicates()) 最后那两个方法别忘了加括号QAQ

import pandas as pd import numpy as np Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',' ) pd.set_option('display.width', 300) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) Nowcoder['Graduate_year'] = Nowcoder['Graduate_year'].fillna(value=Nowcoder['Graduate_year']....