【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(11)pandas 数据处理(二)

2024-04-25 06:12

本文主要是介绍【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(11)pandas 数据处理(二),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

写在前面

关于数据科学环境的建立,可以参考我的博客:

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(1)环境搭建

往期数据科学博文:

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(2)jupyter-lab和numpy数组

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(3)Numpy 常量、函数和线性空间

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(4)(书337页)练习题及解答

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(5)Matplotlib可视化(1)

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(6)Matplotlib可视化(2)

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(7)书352页练习题

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(8)pandas数据结构:Series和DataFrame

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(9)书361页练习题

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(10)pandas 数据处理(一)

代码说明: 由于实机运行的原因,可能省略了某些导入(import)语句。

本期,继续对诺奖获得者(laureates.csv)进行分析。

Python Code Snippet 1

1957年,Chen Ning Yang和Tsung-Dao Lee的获奖信息。

print(nobel.loc[nobel["surname"].str.contains("Yang", na=False)])
print(nobel.loc[nobel["surname"].str.contains("Lee", na=False)])
# 杨振宁id  firstname surname        born        died bornCountry bornCountryCode  \
68  68  Chen Ning    Yang  1922-09-22  0000-00-00       China              CN   bornCity diedCountry diedCountryCode diedCity gender  year category  \
68  Hofei Anhwei         NaN             NaN      NaN   male  1957  physics   overallMotivation  share  \
68               NaN      2   motivation  \
68  "for their penetrating investigation of the so...   name          city country  
68  Institute for Advanced Study  Princeton NJ     USA  
# 李政道id  firstname surname        born        died bornCountry  \
69    69  Tsung-Dao     Lee  1926-11-24  0000-00-00       China   
148  149   David M.     Lee  1931-01-20  0000-00-00         USA   
263  265    Yuan T.     Lee  1936-11-19  0000-00-00      Taiwan   bornCountryCode  bornCity diedCountry diedCountryCode diedCity gender  \
69               CN  Shanghai         NaN             NaN      NaN   male   
148              US    Rye NY         NaN             NaN      NaN   male   
263              TW   Hsinchu         NaN             NaN      NaN   male   year   category overallMotivation  share  \
69   1957    physics               NaN      2   
148  1996    physics               NaN      3   
263  1986  chemistry               NaN      3   motivation  \
69   "for their penetrating investigation of the so...   
148  "for their discovery of superfluidity in heliu...   
263  "for their contributions concerning the dynami...   name         city country  
69        Columbia University  New York NY     USA  
148        Cornell University    Ithaca NY     USA  
263  University of California  Berkeley CA     USA  

Python Code Snippet 2

理查德·费曼(Richard Feynman)和居里夫妇(Marie Curie, Pierre Curie)的获奖信息:

print(nobel.loc[nobel["surname"].str.contains("Feynman", na=False)])
print(len(nobel.loc[nobel["surname"].str.contains("Feynman", na=False)]))
curies = nobel.loc[nobel["surname"].str.contains("Curie", na=False)]
print(curies)
print(curies[["firstname", "surname"]])
# 理查德费曼获奖信息id   firstname  surname        born        died bornCountry  \
86  86  Richard P.  Feynman  1918-05-11  1988-02-15         USA   bornCountryCode     bornCity diedCountry diedCountryCode        diedCity  \
86              US  New York NY         USA              US  Los Angeles CA   gender  year category overallMotivation  share  \
86   male  1965  physics               NaN      3   motivation  \
86  "for their fundamental work in quantum electro...   name         city country  
86  California Institute of Technology (Caltech)  Pasadena CA     USA# 仅有1个姓氏为费曼的获奖者
1# 居里夫妇id firstname       surname        born        died  \
4      5    Pierre         Curie  1859-05-15  1906-04-19   
5      6     Marie         Curie  1867-11-07  1934-07-04   
6      6     Marie         Curie  1867-11-07  1934-07-04   
191  194     Irène  Joliot-Curie  1897-09-12  1956-03-17   bornCountry bornCountryCode bornCity diedCountry  \
4                         France              FR    Paris      France   
5    Russian Empire (now Poland)              PL   Warsaw      France   
6    Russian Empire (now Poland)              PL   Warsaw      France   
191                       France              FR    Paris      France   diedCountryCode    diedCity  gender  year   category overallMotivation  \
4                FR       Paris    male  1903    physics               NaN   
5                FR  Sallanches  female  1903    physics               NaN   
6                FR  Sallanches  female  1911  chemistry               NaN   
191              FR       Paris  female  1935  chemistry               NaN   share                                         motivation  \
4        4  "in recognition of the extraordinary services ...   
5        4  "in recognition of the extraordinary services ...   
6        1  "in recognition of her services to the advance...   
191      2  "in recognition of their synthesis of new radi...   name   city country  
4    École municipale de physique et de chimie indu...  Paris  France  
5                                                  NaN    NaN     NaN  
6                                  Sorbonne University  Paris  France  
191                                 Institut du Radium  Paris  France# 仅显示姓氏和名字firstname       surname
4      Pierre         Curie
5       Marie         Curie
6       Marie         Curie
191     Irène  Joliot-Curie

Python Code Snippet 3

学者的获奖次数统计。

print(nobel.groupby(["firstname", "surname"]).size())
print(nobel.groupby(["firstname", "surname"]).size().sort_values())
laureates = nobel.groupby(["id", "firstname", "surname"])
sizes = laureates.size()
print(sizes[sizes > 1])
# 第三栏中的数字为此人的获奖次数
firstname   surname    
A. Michael  Spence         1
Aage N.     Bohr           1
Aaron       Ciechanover    1Klug           1
Abdulrazak  Gurnah         1..
Youyou      Tu             1
Yuan T.     Lee            1
Yves        Chauvin        1
Zhores      Alferov        1
Élie        Ducommun       1
Length: 941, dtype: int64  # 共941位获奖者,数据类型为int64# 将获奖次数升序排序后输出
firstname     surname 
A. Michael    Spence      1
Nicolay G.    Basov       1
Niels         Bohr        1
Niels K.      Jerne       1
Niels Ryberg  Finsen      1..
Élie          Ducommun    1
Linus         Pauling     2
John          Bardeen     2
Frederick     Sanger      2
Marie         Curie       2
Length: 941, dtype: int64# 仅输出获奖次数大于1的学者(该数据截止至2021年,2022年新产生了一位双料得主K. Barry Sharpless)
id   firstname  surname
6    Marie      Curie      2  # 物理学奖和化学奖
66   John       Bardeen    2  # 物理学奖*2
217  Linus      Pauling    2  # 化学奖和和平奖
222  Frederick  Sanger     2  # 化学奖*2
dtype: int64

参考文献 Reference

《Learn Enough Python to be Dangerous——Software Development, Flask Web Apps, and Beginning Data Science with Python》, Michael Hartl, Boston, Pearson, 2023.

这篇关于【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学(11)pandas 数据处理(二)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/933884

相关文章

基于Python实现一个图片拆分工具

《基于Python实现一个图片拆分工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python实现一个图片拆分工具,可以根据需要的行数和列数进行拆分,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 简单介绍先自己选择输入的图片,默认是输出到项目文件夹中,可以自己选择其他的文件夹,选择需要拆分的行数和列数,可以通过

Python中反转字符串的常见方法小结

《Python中反转字符串的常见方法小结》在Python中,字符串对象没有内置的反转方法,然而,在实际开发中,我们经常会遇到需要反转字符串的场景,比如处理回文字符串、文本加密等,因此,掌握如何在Pyt... 目录python中反转字符串的方法技术背景实现步骤1. 使用切片2. 使用 reversed() 函

Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法

《Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法》在Python编程中,我们常常会遇到需要将嵌套列表(即列表中包含列表)转换为一个一维的扁平列表的需求,本文将给大家介绍了多种实现这一目标的方法,需要的朋... 目录python中将嵌套列表扁平化的方法技术背景实现步骤1. 使用嵌套列表推导式2. 使用itert

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法

《Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法》本文深入探讨了使用Python的pip工具实现包自动更新的各种方法和技术,我们将从基础概念开始,逐步介绍手动更新方法、自动化脚本编写、结合CI/C... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Python使用python-can实现合并BLF文件

《Python使用python-can实现合并BLF文件》python-can库是Python生态中专注于CAN总线通信与数据处理的强大工具,本文将使用python-can为BLF文件合并提供高效灵活... 目录一、python-can 库:CAN 数据处理的利器二、BLF 文件合并核心代码解析1. 基础合

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

Python中你不知道的gzip高级用法分享

《Python中你不知道的gzip高级用法分享》在当今大数据时代,数据存储和传输成本已成为每个开发者必须考虑的问题,Python内置的gzip模块提供了一种简单高效的解决方案,下面小编就来和大家详细讲... 目录前言:为什么数据压缩如此重要1. gzip 模块基础介绍2. 基本压缩与解压缩操作2.1 压缩文