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2024-11-04 08:03

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #筛选某店铺最有价值用户中消费最多前5名#

import pandas as pd df = pd.read_csv("sales.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) R = pd.qcut(df.recency, [0, 0.25, 0.5, 0.75, ...

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2024-11-04 07:48

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #某店铺用户消费特征评分#

import pandas as pd df = pd.read_csv("sales.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) def quantile1(col): #Recency, 放入df而不要是series ...

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2024-11-04 07:01

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #某店铺消费最多的前三名用户#

import pandas as pd import datetime as dt sale = pd.read_csv("sales.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) top3=sale.sort_values(...

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2024-11-04 06:55

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #两份用户信息表格中的查找#

import pandas as pd import datetime as dt df1 = pd.read_csv("Nowcoder1.csv", sep=",") df2 = pd.read_csv("Nowcoder2.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_op...

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2024-11-03 11:16

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #运动会各项目报名透视表#

import pandas as pd import datetime as dt item = pd.read_csv("items.csv", sep=",") sign = pd.read_csv("signup.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option(...

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2024-11-03 10:56

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #统计职能部分运动会某项目的报名信息#

import pandas as pd import datetime as dt item = pd.read_csv("items.csv", sep=",") sign = pd.read_csv("signup.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option(...

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2024-11-03 10:42

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #多报名表的运动项目人数统计#

import pandas as pd import datetime as dt item = pd.read_csv("items.csv", sep=",") sign = pd.read_csv("signup.csv", sep=",") sign1 = pd.read_csv("signup1.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_opt...

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2024-11-03 10:34

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #统计运动会项目报名人数(二)#

import pandas as pd import datetime as dt item = pd.read_csv("items.csv", sep=",") sign = pd.read_csv("signup.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option(...

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2024-11-03 10:26

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #统计运动会项目报名人数#

import pandas as pd import datetime as dt item = pd.read_csv("items.csv", sep=",") sign = pd.read_csv("signup.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option(...

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2024-11-03 09:01

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #总人数超过5的等级#

import pandas as pd import datetime as dt df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) res=df.groupby('Level'...

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2024-11-02 11:12

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #牛客网连续练习题目3天及以上的用户#

import pandas as pd import datetime as dt df = pd.read_csv("nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) series1=df.groupby('us...

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2024-11-02 10:32

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #牛客网每日正确与错误的答题次数#

import pandas as pd import datetime as dt df = pd.read_csv("nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) df['year-month-day']=p...

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2024-11-02 10:05

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #牛客网用户练习的平均次日留存率#

import pandas as pd import datetime as dt df = pd.read_csv("nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) df.date=pd.to_datetime...

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2024-11-01 08:48

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #牛客网的每日练题量#

import pandas as pd df = pd.read_csv('nowcoder.csv', parse_dates=True) df.date=pd.to_datetime(df.date,format='%Y-%m-%d') df.set_index('date') daily_num=df.groupby('date').question_id.count() print(daily_num)

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2024-11-01 07:56

对外经济贸易大学数据运营

题解 | #将用户的json文件转换为表格形式#

import json import pandas as pd with open('Nowcoder.json') as f: dt=json.load(f) pd.set_option('display.width', 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置显示最大行 pd.set_option('display.max_columns', None) df=pd.DataFrame(dt) print(df)

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