import pandas as pd df = pd.read_csv('nowcoder.csv',delimiter=',') print(df.groupby(['result'])['result'].count())

import pandas as pd df = pd.read_csv('nowcoder.csv',delimiter=',') df['year-month-day'] = pd.to_datetime(df['date'],format='%Y-%m-%d').dt.date print(df.groupby(['result','year-month-day'])['result'].count()) # 类似SQL中的select result,time_format('date',) from nowcoder group by result ,year-month-day

SELECT order_num FROM OrderItems GROUP BY order_num HAVING SUM(quantity) >=100 # WHERE 不能用聚合函数，HAVING中没有分组的列出现时必须使用聚合函数 ORDER BY order_num

SELECT vend_name FROM Vendors where vend_state = 'CA' and vend_country = 'USA' # SQL中的等于就是=没有赋值符号

import pandas as pd df = pd.read_csv('nowcoder.csv',delimiter=',',dtype=object) df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],format='%Y-%m-%d') dec = df[df['date'].dt.month == 12] # 获取时间格式中制定的月份 print(dec.groupby('date')['user_id'].count())

import pandas as pd df = pd.read_json('Nowcoder.json',orient='records',dtype=False) # 不指定dtype的话，Id会变成int类型 # True（默认值）：Pandas将自动推断每列的数据类型。 # False：Pandas将使用数据的原始类型，不会进行任何转换。 pd.set_option('display.width', 300) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) print...

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object) 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['Last_submission_time'] = pd.to_datetime(df['Last_submission_time'],format='%Y-%m-...

import pandas as pd 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['Graduate_year'].fillna(df['Graduate_year'].max()) df['Language'].fillna('Python') df['Achievem...

import pandas as pd 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) ach_7 = df[df.Level==7].Achievement_value ach_total = df.Achievement_value.sum() print(ach_7/ach_t...

import pandas as pd 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) print('%.2f'%df.Num_of_exercise.var(axis=0)) print('%.2f'%df.Number_of_submissions.std(axis=0))

import pandas as pd 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) print(df[df.Level==7].Achievement_value.values.ptp(axis=0)) # 需要使用values转成numpy数组才可以使用ptp方法

import pandas as pd 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) print(df[['Achievement_value','Continuous_check_in_days']].quantile(0.25)) print(df[['Num_of_exerc...

import pandas as pd 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) print(int(df['Language'].nunique())) print(list(df.loc['Language']))

import pandas as pd 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) print(round(df.loc[df['Num_of_exercise']>=10]['Level'].median()))