1.现有牛客网12月每天练习题目的数据集nowcoder.csv。包含如下字段（字段之间用逗号分隔）：
user_id:用户id
question_id：问题编号
result：运行结果
date：练习日期
请你统计答对和答错的总数分别是多少。
import pandas as pd data = pd.read_csv("nowcoder.csv", sep=",") print(data.groupby("result")["result"].count())
2.现有牛客网12月每天练习题目的数据集nowcoder.csv。包含如下字段（字段之间用逗号分隔）：
user_id:用户id
question_id：问题编号
result：运行结果
date：练习日期
请你统计2021年12月连续练习题目3天及以上的所有用户。
import pandas as pd nd = pd.read_csv("nowcoder.csv") nd["date"] = pd.to_datetime(nd["date"]) nd["date_1"] = nd["date"].dt.strftime("%Y-%m") data = nd[nd["date_1"] == "2021-12"] data["date_2"] = pd.to_datetime(data["date"].dt.date) data["rk"] = pd.to_timedelta(data.groupby(["user_id"])["date_2"].rank(), unit="d") data["cha"] = data["date_2"] - data["rk"] result = data.groupby(["user_id", "cha"]).count().groupby("user_id")["rk"].max() print(result[result >= 3])
3.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
Name：用户名
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
Continuous_check_in_days：最近连续签到天数
Number_of_submissions：提交代码次数
Last_submission_time：最后一次提交题目日期
牛牛想要知道牛客网这些刷题用户，每年毕业生中最高的成就值分别是多少？
import pandas as pd import datetime as dt nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv") print(nd.groupby("Graduate_year")["Achievement_value"].max())
4.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
Name：用户名
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
Continuous_check_in_days：最近连续签到天数
Number_of_submissions：提交代码次数
Last_submission_time：最后一次提交题目日期
正在牛客网学习编程的小白同学，想要知道牛客网的用户们都使用了哪些语言，尤其是不同等级的用户中各类语言的使用分别有多少人，你能帮助他输出一下吗？
import pandas as pd import datetime as dt nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv") print(nd.groupby(["Level", "Language"])["Nowcoder_ID"].count())
5.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
Name：用户名
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
Continuous_check_in_days：最近连续签到天数
Number_of_submissions：提交代码次数
Last_submission_time：最后一次提交题目日期
产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？
import pandas as pd import datetime as dt nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv") nd_time = nd.groupby("Level")["Level"].count() print(nd_time)
6.某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
import pandas as pd df = pd.read_csv("items.csv") df1 = pd.read_csv("signup.csv") data = pd.merge(df, df1, on="item_id") print(data.groupby(["item_name"])["item_name"].count())
7.某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
import pandas as pd signup = pd.read_csv("signup.csv") items = pd.read_csv("items.csv") df = pd.merge(signup, items, on="item_id") print(df.groupby("item_name")["item_id"].count())
8.某公司计划举办一场运动会，现有部分运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id。
另有signup1.csv，是education部门的报名情况，包含字段同signup.csv。
请你将signup.csv与signup1.csv的数据集合并后，统计各类型项目的报名人数。
import pandas as pd items = pd.read_csv("items.csv") signup = pd.read_csv("signup.csv") signup1 = pd.read_csv("signup1.csv") signup_all = pd.concat([signup, signup1]) df = pd.merge(items, signup_all, on="item_id") print(df.groupby("item_name").size())
