【楚怡杯】职业院校技能大赛 “Python程序开发”数据清洗练习
题目:
- 将书名为‘一级建造师 2020教材 2020版一级建造师 建筑工程管理与实务’的作者(空值)改为 '全国一级建造师执业资格考试用书编写委员会',‘出版日期’改为‘2020-05-01’
- 将书名为‘中国共产党简史(32开)2021党史学习教育系列读物领导干部学习指’的作者(空值)改为 '中国共产党简史编写组'
- 将书名为‘写给青少年的古文观止全套5册正版小古文小学初中高中注音详解注释’的作者(空值)改为 '伊泽'
- 考虑到电子书价格缺失值占比过大,这里直接删除这一特征列
- 把推荐值为0%的值,替换成100%,评论数的空值用平均值填充。
- 将排行榜类型中的“xxxx年”改成“xxxx”,并且改成int类型
- 将评论数转换为整数
- 将出版日期转换为日期格式(2019-11-01 ==> 2019年11月01日)
- 将折扣比例去掉'折'字符',并转换为浮点数
- 将推荐值从百分比字符删除,并降序排序
- 索引重新排序
- 找出哪本书出版最多,出版了几次
- 一共有多少位作者
答案:
import pandas as pd
from datetime import datetime
pd.set_option('display.max_columns', None)
data = pd.read_csv('当当网畅销图书榜单数据.csv')
#将书名为‘一级建造师 2020教材 2020版一级建造师 建筑工程管理与实务’的作者(空值)改为 '全国一级建造师执业资格考试用书编写委员会',‘出版日期’改为‘2020-05-01’
#将书名为‘中国共产党简史(32开)2021党史学习教育系列读物领导干部学习指’的作者(空值)改为 '中国共产党简史编写组'
#将书名为‘写给青少年的古文观止全套5册正版小古文小学初中高中注音详解注释’的作者(空值)改为 '伊泽'
data.loc[data['书名'] == '一级建造师 2020教材 2020版一级建造师 建筑工程管理与实务',['作者' ]] = '全国一级建造师执业资格考试用书编写委员会'
data.loc[data['书名'] == '一级建造师 2020教材 2020版一级建造师 建筑工程管理与实务','出版日期'] = '2020-05-01'
data.loc[data['书名'] == '中国共产党简史(32开)2021党史学习教育系列读物领导干部学习指','作者'] = '中国共产党简史编写组'
data.loc[data['书名'] == '写给青少年的古文观止全套5册正版小古文小学初中高中注音详解注释','作者'] = '伊泽'
#考虑到电子书价格缺失值占比过大,这里直接删除这一特征列
data.drop(columns=['电子书价格'],inplace=True)
#把推荐值为0%的值,替换成100%,评论数的空值用平均值填充。
data['推荐值'] = data['推荐值'].replace('0%','100%')
data['评论数'] = data['评论数'].fillna(data['评论数'].mean())
# 将排行榜类型中的“xxxx年”改成“xxxx”,并且改成int类型
# data['排行榜类型'] = data['排行榜类型'].apply(lambda x : int(str(x).replace('年','')))
data['排行榜类型'] = data['排行榜类型'].str.replace('年','').astype(int)
# 将评论数转换为整数
data['评论数'] = data['评论数'].astype(int)
# 将出版日期转换为日期格式(2019-11-01 ==> 2019年11月01日)
data['出版日期'] = pd.to_datetime(data['出版日期']).dt.strftime('%Y年%m月%d日')
# data['出版日期'] = pd.to_datetime(data['出版日期'].str.replace('年','-').str.replace('月','-').str.replace('日','-'))
# 将折扣比例去掉'折'字符',并转换为浮点数
data['折扣比例'] = data['折扣比例'].str.replace('折','').astype(float)
# 将推荐值从百分比字符删除,并降序排序
data['推荐值'] = data['推荐值'].str.replace('%','').astype(float)
data.sort_values(by='推荐值',ascending=False,inplace=True)
#索引重新排序
data.index = [i for i in range(0,2000)]
#找出哪本书出版最多,出版了几次
print(data['书名'].value_counts().idxmax(),data['书名'].value_counts().max())
#一共有多少位作者
print(data['作者'].nunique())
相关文章:

【楚怡杯】职业院校技能大赛 “Python程序开发”数据清洗练习
题目: 将书名为‘一级建造师 2020教材 2020版一级建造师 建筑工程管理与实务’的作者(空值)改为 全国一级建造师执业资格考试用书编写委员会,‘出版日期’改为‘2020-05-01’将书名为‘中国共产党简史(32开࿰…...

重学SpringBoot3-集成Redis(五)之布隆过滤器
更多SpringBoot3内容请关注我的专栏:《SpringBoot3》 期待您的点赞👍收藏⭐评论✍ 重学SpringBoot3-集成Redis(五)之布隆过滤器 1. 什么是布隆过滤器?基本概念适用场景 2. 使用 Redis 实现布隆过滤器项目依赖Redis 配置…...

BGP路由原理详解
🐣个人主页 可惜已不在 🐤这篇在这个专栏 华为_可惜已不在的博客-CSDN博客 🐥有用的话就留下一个三连吧😼 目录 一. BGP简介: 二. BGP报文中的角色 BGP的报文 BGP处理过程 BGP有限状态机 BGP属性 三. BGP作用 四. BGP选路 …...

Pytorch实现心跳信号分类识别(支持LSTM,GRU,TCN模型)
Pytorch实现心跳信号分类识别(支持LSTM,GRU,TCN模型) 目录 Pytorch实现心跳信号分类识别(支持LSTM,GRU,TCN模型) 1. 项目说明 2. 数据说明 (1)心跳信号分类预测数据集 3. 模型训练 (1)项目安装 &am…...

AI股市预测的可参考价值有几何?
1. AI技术在股市预测中的应用 首先,AI技术在股市预测中的应用主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)和量化金融模型等。机器学习算法能够处理和分析大量的金融数据,从中寻找模式和规律。而深度学习特别是在处理复杂的非线…...

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第02套
需要技能竞赛软件测试资料的同学们可s聊我,详细了解 目录 任务A:大数据平台搭建(容器环境)(15分) 任务B:离线数据处理(25分 任务C:数据挖掘(10分…...

2. 将GitHub上的开源项目导入(clone)到(Linux)服务器上——深度学习·科研实践·从0到1
目录 1. 在github上搜项目 (以OpenOcc为例) 2. 转移到码云Gitee上 3. 进入Linux服务器终端 (jupyter lab) 4. 常用Linux命令 5. 进入对应文件夹中导入项目(代码) 注意:系统盘和数据盘 1. 在github上搜项目 (以OpenOcc为例) 把链接复制下…...

毕业设计项目——基于transformer的中文医疗领域命名实体识别(论文/代码)
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容 摘要 近年来,随着深度学习技术的发展,基于Transformer和BERT的模型在自然语言处理领域取得了显著进展。在中文医疗领域,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是一项重要任务,旨…...

电子信息类专业技术学习及比赛路线总结(大一到大三)
本文主要是总结到目前为止电子信息类的专业技能、比赛路线,以后会持续更新,希望能为那些热爱电子技术或渴望学习课本之外知识的小伙伴们提供帮助,参加学科竞赛和找工作必备。(毕竟很多课本上的内容都没什么用 ) 1.单片…...

怎么将bash(sh)的所有输出保存到log/txt中?
tee 命令 这会将所有输出同时显示在屏幕上并追加到日志文件中。 bash your_script.sh 2>&1 | tee -a log_file.txt 其他方法不可用 只使用 >> 不会将除了print之外的所有保存 bash your_script.sh >> log_file.txt >> 和 2>&1一起只会保存在日…...

腾讯云服务器上使用Nginx部署的静态网站打开速度慢的原因分析及优化解决方案
目录 前言1. 网站打开速度慢的原因分析1.1 服务器配置不足1.2 网络延迟1.3 Nginx配置不合理1.4 静态资源未优化 2. 网站速度的测试与分析2.1 使用浏览器开发者工具分析2.2 在线工具测试 3. 网站优化的具体方法3.1 服务器配置优化3.2 CDN加速与DNS优化3.3 优化Nginx配置3.3.1 启…...

如何移除 iPhone 上的网络锁?本文筛选了一些适合您的工具
您是否对 iPhone 运营商的网络感到困惑?不用担心,我们将向您介绍 8 大免费 iPhone 解锁服务。这些工具可以帮助您移除 iPhone 上的网络锁,并使您能够永久在网络上使用您的设备。如果您想免费解锁 iPhone,请阅读本文并找到最适合您…...

深度学习:CycleGAN图像风格迁移转换
目录 基础概念 模型工作流程 循环一致性 几个基本概念 假图像(Fake Image) 重建图像(Reconstructed Image) 身份映射图像(Identity Mapping Image) CyclyGAN损失函数 对抗损失 身份鉴别损失 Cyc…...

pytorch和yolo区别
PyTorch与YOLO的区别:一个简明的科普 在深度学习的领域,有许多工具和框架帮助研究人员和开发者快速实现复杂的模型。其中,PyTorch与YOLO(You Only Look Once)是两个非常重要的名词。本文旨在探讨这两个技术之间的区别&…...

使用树莓派搭建音乐服务器
目录 引言一、搭建Navidrome二、服务穿透三、音流配置 引言 本人手机存储空间128G,网易云音乐6个G,本就不富裕的空间更是雪上加霜,而且重点是,我根本没有听几首歌,清除缓存后,整个软件都还是占用了5个G左右…...

单链表的分解
编写算法创建以整数为数据元素的单向链表,实现将其分解成两个链表,其中一个全部为奇数,另一个全部为偶数(尽量利用已知的存储空间)。 输入格式: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 输出格式: 1 3 5 7 9 2 4 6 8 输入样例: …...

[OS] 4.Linux 内核
1. 下载 Linux 内核源代码 首先,你需要从官方站点或镜像站点下载 Linux 内核源代码。 官方源代码:The Linux Kernel Archives 清华大学镜像站点:Index of /kernel/v5.x/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 下载 .t…...

flutter_鸿蒙next_Dart基础③函数
目录 说在前面 1. 函数的基本定义 例子 代码解释 2. 函数的调用 代码解释 3. 可选参数与命名参数 可选参数 代码解释 调用示例 命名参数 代码解释 调用示例 4. 匿名函数与高阶函数 例子 代码解释 说在最后 说在前面 在 Dart 编程语言中,函数是构建…...

基于猎豹优化算法(The Cheetah Optimizer,CO)的多无人机协同三维路径规划(提供MATLAB代码)
一、猎豹优化算法 猎豹优化算法(The Cheetah Optimizer,CO)由MohammadAminAkbari等人于2022年提出,该算法性能高效,思路新颖。 参考文献: Akbari, M.A., Zare, M., Azizipanah-abarghooee, R. et al. The…...

Linux:进程的创建、终止和等待
一、进程创建 1.1 fork函数初识 #include pid_t fork(void); 返回值:子进程中返回0,父进程返回子进程id,出错返回-1 调用fork函数后,内核做了下面的工作: 1、创建了一个子进程的PCB结构体、并拷贝一份相同的进程地址…...

数值优化基础——基于优化的规划算法
1 最优化问题的一般形式 最优化问题:满足一系列约束的可行域内,找到使得目标函数最小的解 min f ( x ) s.t. x...

括号匹配——(栈实现)
题目链接 有效的括号https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/description/ 题目要求 样例 解题代码 import java.util.*; class Solution {public boolean isValid(String str) {Stack<Character> stacknew Stack<>();for(int i0;i<str.length();i)…...

【Java 并发编程】初识多线程
前言 到目前为止,我们学到的都是有关 “顺序” 编程的知识,即程序中所有事物在任意时刻都只能执行一个步骤。例如:在我们的 main 方法中,都是多个操作以 “从上至下” 的顺序调用方法以至结束的。 虽然 “顺序” 编程能够解决相当…...

Linux下载安装MySQL8.4
这里写目录标题 一、准备工作查看系统环境查看系统架构卸载已安装的版本 二、下载MySQL安装包官网地址 三、安装过程上传到服务器目录解压缩,设置目录及权限配置my.cnf文件初始化数据库配置MySQL开放端口 一、准备工作 查看系统环境 确认Linux系统的版本和架构&am…...

强化学习笔记之【DDPG算法】
强化学习笔记之【DDPG算法】 文章目录 强化学习笔记之【DDPG算法】前言:原论文伪代码DDPG算法DDPG 中的四个网络代码核心更新公式 前言: 本文为强化学习笔记第二篇,第一篇讲的是Q-learning和DQN 就是因为DDPG引入了Actor-Critic模型&#x…...

c++继承(下)
c继承(下) (1)继承与友元(2)继承与静态成员(3)多继承及其菱形继承问题3.1 继承模型3.2 虚继承3.3 多继承中指针偏移问题 (4)继承和组合(9…...

数据结构 ——— 单链表oj题:反转链表
目录 题目要求 手搓一个简易链表 代码实现 题目要求 给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表 手搓一个简易链表 代码演示: struct ListNode* n1 (struct ListNode*)malloc(sizeof(struct ListNode)); assert(n1);…...

前端项目npm install报错解决的解决办法
报错问题一: [rootspug-api spug_web]# npm install npm WARN deprecated xterm4.19.0: This package is now deprecated. Move to xterm/xterm instead. npm WARN deprecated workbox-google-analytics4.3.1: It is not compatible with newer versions of GA starting with v…...

vue双向绑定/小程序双向绑定区别
Vue双向绑定与小程序双向绑定在实现方式、语法差异以及功能特性上均存在显著区别。以下是对这两者的详细比较: 一、实现方式 Vue双向绑定 Vue的双向绑定主要通过其响应式数据系统实现。Vue使用Object.defineProperty()方法(或在Vue 3中使用Proxy对象&am…...

华为OD机试真题---字符串变换最小字符串
题目描述: 给定一个字符串s,最多只能进行一次变换,返回变换后能得到的最小字符串(按照字典序进行比较)。 变换规则: 交换字符串中任意两个不同位置的字符。 输入描述: 一串小写字母组成的字符串s 输出描述: 按照要求进行变换得到的最小字符串 补…...