1.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
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
运营同学正在做用户调研，为了保证调研的可靠性，想要去掉那些信息不全的用户，即去掉有缺失数据的行，请你帮助他去掉后输出全部数据。
import pandas as pd nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",", dtype=object) pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) nd.dropna(axis=0, inplace=True) print(nd)
2.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
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
运营同学拿到了这份用户文件，但是由于系统BUG，出现了部分缺失的值，请你使用当前的最大年份填充缺失的毕业年份（“Graduate_year”），用Python填充缺失的常用语言（“Language”），用成就值的均值（四舍五入保留整数）填充缺失的成就值（“Achievement_value”）。
import pandas as pd nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) nd["Graduate_year"].fillna(nd["Graduate_year"].max(), inplace=True) nd["Language"].fillna("Python", inplace=True) nd["Achievement_value"].fillna(int(nd["Achievement_value"].mean()), inplace=True) print(nd)
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
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
牛牛拿到这份文件的时候一脸懵逼，因为系统错误将很多相同用户的数据输出了多条，导致文件中有很多重复的行，请先检查每一行是否重复，然后输出删除重复行后的全部数据。
import pandas as pd nd=pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(nd.duplicated()) print(nd.drop_duplicated(0))
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
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
运营同学发现最后一次提交题目日期这一列有各种各样的日期格式，这对于他分析用户十分不友好，你能够帮他输出用户ID、等级以及统一后的日期吗？（日期格式统一为yyyy-mm-dd）
import pandas as pd nd = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",", dtype=object) nd["Last_submission_time"] = pd.to_datetime( nd["Last_submission_time"], format="%Y-%m-%d") print(nd[["Nowcoder_ID", "Level", "Last_submission_time"]])
5.现有一个Nowcoder.json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
Graduate_year：毕业年份
Language：常用语言
如果你读入了这个json文件，能将其转换为pandas的DataFrame格式吗？
import pandas as pd import json pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) with open("Nowcoder.json", "r") as f: data = json.loads(f.read()) print(pd.DataFrame(data))
6.现有牛客网12月每天练习题目情况的数据集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月每天练习题目的数量。
import pandas as pd nowcoder = pd.read_csv("nowcoder.csv", parse_dates=True, index_col="date") nd_num = nowcoder.groupby("date")["question_id"].count() print(nd_num)
7.现有牛客网12月每天练习题目情况的数据集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
现需要查看用户在某天练习后第二天还会再来练习的留存情况，请计算用户练习的平均次日留存率。
import pandas as pd from datetime import timedelta df = pd.read_csv("nowcoder.csv", sep=",") tit_id = df["user_id"].count() nd = pd.merge(df, df, on="user_id") nd["date_x"] = pd.to_datetime(nd.date_x).dt.date nd["date_y"] = pd.to_datetime(nd.date_y).dt.date nd["differ"] = nd["date_x"] - nd["date_y"] sum_id = nd[nd.differ == "1 days"]["differ"].count() res = round(sum_id / tit_id, 2) print(res)
8.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月答题结果正确和错误的前提下每天的答题次数。
import pandas as pd df = pd.read_csv("nowcoder.csv") df.rename(columns={"date": "year-month-day"}, inplace=True) nd = df.groupby(["result", "year-month-day"])["question_id"].count() print(nd)
