# 导入pandas库,用于数据读取和处理 import pandas as pd # 读取nowcoder.csv文件,存储在nowcoder DataFrame中 nowcoder = pd.read_csv("nowcoder.csv") # 将nowcoder中的date列转换为pandas的DateTime格式,格式化字符串为%Y-%m-%d,方便后续日期比较 nowcoder["date"] = pd.to_datetime(nowcoder["date"], format="%Y-%m-%d") # 选择nowcoder表中日期在2021年12月1日到2021年12月31日之间的...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 使用pd.read_json()读取Nowcoder.json文件,dtype=dict表示将JSON数据解析为Python字典格式 nowcoder = pd.read_json("Nowcoder.json", dtype=dict) # 设置pandas显示参数,显示所有列和所有行 pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) # ...

import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,sep指定分隔符,dtype=object保留字符串格式 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",", dtype=object) # 使用pd.to_datetime()将Last_submission_time列转换为日期格式 # format参数指定格式'%Y-%m-%d' # infer_datetime_format=True自动检测日期格式 Nowcoder["Last_submission_time"] = pd.to_datetime( Nowcode...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 检查nowcoder中的重复行,返回布尔型列表 nowcoder_duplicated = nowcoder.duplicated() # 删除nowcoder中的重复行 nowcoder_nodupicated = nowcoder_duplicated.drop_duplicates() # 输出nowcoder_duplicated结果 print(nowcoder_duplicat...

import pandas as pd # 读取csv文件, sep指定列分隔符 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") # 设置打印选项,以显示全部列 pd.set_option("display.width", 300) # 设置显示所有行 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示所有列 pd.set_option("display.max_columns", None) # 用Graduate_year列的最大值填充Na值 Nowcoder.Graduate_year.fillna...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,设置数据类型为object,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object) # 设置pandas输出时不截断数据 pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_columns',None) # 去除nowcoder中有缺失值的行 nowcoder_drop = ...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 获取Name列 names = nowcoder["Name"] # 计算Name列中每个字符串的长度 names_len = names.str.len() # 输出字符串长度的Series print(names_len)

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 选择刷题量大于等于10的行 exercise_10 = nowcoder[nowcoder["Num_of_exercise"] >= 10] # 计算刷题量占提交代码次数的比率,作为准确率指标 accuracy = exercise_10["Num_of_exercise"] / exercise_10["Number_of_submissions"] # 获取准确率的最大值 ac...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 选择Level列为7的行,并获取其Achievement_value列 level_7_achievement = nowcoder[nowcoder["Level"] == 7]["Achievement_value"] # 获取Achievement_value列的总和 achievement_sum = nowcoder["Achievement_value"].sum() # 计算...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 获取Num_of_exercise列 num_of_exercise = nowcoder["Num_of_exercise"] # 计算Num_of_exercise列的方差 exercise_var = num_of_exercise.var() # 获取Number_of_submissions列 number_of_submissions = nowcoder["Number_of...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 选择Level列为7的行 level = nowcoder[nowcoder["Level"] == 7] # 获取Achievement_value列的最大值 achievement_max = level["Achievement_value"].max() # 获取Achievement_value列的最小值 achievement_min = level["Achievement_...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件,得到DataFrame nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 选择Achievement_value和Continuous_check_in_days两列 # 使用.quantile()方法计算四分之一分位数 print(nowcoder[["Achievement_value", "Continuous_check_in_days"]].quantile(0.25)) # 选择Achievement_value和Continuous_check_i...