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【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

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哈喽!大家好,我是【IT邦德】,江湖人称jeames007,10年DBA工作经验
一位上进心十足的【大数据领域博主】!😜😜😜
中国DBA联盟(ACDU)成员,目前从事DBA及程序编程
擅长主流数据Oracle、MySQL、PG 运维开发,备份恢复,安装迁移,性能优化、故障应急处理等。
✨ 如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】,欢迎关注【IT邦德】💞💞💞
❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱!❤️❤️❤️

文章目录

  • 前言
    • 🐴 DA9 2020年毕业的人中最喜欢用Java的用户
    • 🐴 DA9 牛客网C系用户们的信息
    • 🐴 DA10 统计牛客网刷题数量500以上的大佬
    • 🐴 DA11 按照毕业年份与使用语言筛选牛客网7级用户

前言

Python实际针对数据分析的学习是库,用库来解决一系列的数据分析问题


🐴 DA9 2020年毕业的人中最喜欢用Java的用户

🚀 描述

现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
如果你想知道哪些人是2020年毕业的,并且最常使用的语言是Java的,请输出他们的全部信息。

📖 输入描述
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
📖 输出描述
输出该数据集中语言为Java且毕业年份为2020的对应的所有列的信息,包括列号。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

🍌🍌 答案

import pandas as pd
Nowcoder = 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(Nowcoder.loc[(Nowcoder.Language=='Java')&(Nowcoder.Graduate_year==2020),:])

【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

🐴 DA9 牛客网C系用户们的信息

🚀 描述

现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
现在运营同学想要你帮忙统计一下使用CPP、C、C#的用户的全部信息,请你帮他输出一下。

📖 输入描述
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
📖 输出描述
输出该数据集中语言为CPP、C、C#对应的所有列的信息,包括列号。

【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
🍌🍌 答案

import pandas as pd
Nowcoder = 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(Nowcoder[Nowcoder['Language'].isin (['CPP','C','C#'])])

【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

🐴 DA10 统计牛客网刷题数量500以上的大佬

🚀 描述

现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
正在刷题的小白想知道牛客网刷题数量不低于500题的大佬,他们的等级和成就值是怎么样的,你能帮助他吗?

📖 输入描述
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
📖 输出描述
输出该数据集中刷题量不低于500对应的等级与成就值这一列的信息,包括行号。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
🍌🍌 答案

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',')
print(Nowcoder[Nowcoder.Num_of_exercise>=500][['Level','Achievement_value']])

【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

🐴 DA11 按照毕业年份与使用语言筛选牛客网7级用户

🚀 描述

现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
假设2018年毕业的你突发奇想,想要知道牛客网有哪些使用CPP的7级用户,且他们的毕业年份和你不是同年的,请问该怎么筛选?

📖 输入描述
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
📖 输出描述
输出该数据集中满足筛选条件的全部信息,包括行号
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算

🍌🍌 答案

import pandas as pd
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)
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
print(Nowcoder.loc[(Nowcoder['Level']==7)&(Nowcoder['Language']=="CPP")&(Nowcoder['Graduate_year']!=2018)])

【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算
【python数据分析刷题】-N03.逻辑运算