牛客网Python篇数据分析习题(二)

简介: 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)

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

如果你想知道哪些人是2020年毕业的,并且最常使用的语言是Java的,请输出他们的全部信息。

f1274bebb716f097d99dcae58eb2745d_aae3cdfd32de41e8a9a01f684b6c495b.png

import pandas as pd
data = pd.read_csv("Nowcoder.csv")
pd.set_option("display.width", 200)
pd.set_option("display.max_rows", None)
pd.set_option("display.max_columns", None)
print(data[(data["Language"] == "Java") & (data["Graduate_year"] == 2020)])

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

现在运营同学想要你帮忙统计一下使用CPP、C、C#的用户的全部信息,请你帮他输出一下。

d4e5e46b09d70f2e6ec6025f727b1c53_bfb998f44481438d9939b3dc9d67a3ed.png

import pandas as pd
data = 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)
print(data[data["Language"].isin(["CPP", "C", "C#"])])

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

正在刷题的小白想知道牛客网刷题数量不低于500题的大佬,他们的等级和成就值是怎么样的,你能帮助他吗?

28001e4bf396c7d801b74cb916464145_c731ce4e47a5435a94644b03b17634f3.png

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",")
cond = df["Num_of_exercise"] >= 500
print(df[cond][["Level", "Achievement_value"]])

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

假设2018年毕业的你突发奇想,想要知道牛客网有哪些使用CPP的7级用户,且他们的毕业年份和你不是同年的,请问该怎么筛选?


b39e7641cf016f4c3bdb1140bd0a68fa_4edcd28ed56b4e34a0e69b20189885e0.png

import pandas as pd
Nowcoder = 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)
print(Nowcoder.query("Language=='CPP' & Level==7"))

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

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

刚刚发现牛客网想要学习编程的小白,不知道优先学习什么语言,刷什么题单,你能帮助他从这个csv文件中找到牛客网各种语言使用的用户分别有多少吗?

d6c4eedb72329ee4ce20e666e561a217_6d5fc85586c143aca1377174a0465033.png

import pandas as pd
data=pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',')
print(data['Language'].value_counts())

6.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:提交题目数量

Last_submission_time:最后一次提交题目日期

运营同学想要统计牛客网的用户的最近的连续签到情况,他想知道最长的用户已经连续签到了多久,最短的用户又连续签到了多久,请帮他输出一下。

f8e2fbff6b350c60b03708a8e63897d3_6b1d841bf38c4ba48ef7baa84137723f.png

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",")
print(Nowcoder["Continuous_check_in_days"].max())
print(Nowcoder["Continuous_check_in_days"].min())

7.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

打算学习Python的小白同学打开了牛客网,他想知道Python到底难不难,于是他想从牛客网Python用户都平均提交了多少次代码来认识,请你帮他找一找。

8d24e5272b212db2043256991a879311_2597d83bfff5490caab5e5923747e190.png

import pandas as pd
data = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",")
print(round(data[data["Language"] == "Python"]["Number_of_submissions"].mean(), 1))

8.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

牛客网运营同学有一个活动,需要统计所有用户等级的中位数,但为去掉一些非常不活跃的账号,于是他们只统计刷题数量不低于10题的那部分用户。

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import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",")
data = Nowcoder[Nowcoder["Num_of_exercise"] >= 10]
a = data["Level"].median()
print(a.astype("int"))
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