第一章 pandas基础

问题

【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法？

对于一个Series，其中最常用的属性为：值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）

DataFrame的常见属性：

【问题二】 value_counts会统计缺失值吗？

不会统计缺失值

【问题三】 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数？
idxmin和nsmallest
【问题四】 在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。
sum/mean/median/mad(求平均绝对偏差)/min/max/abs/std/var/quantile/cummax/cumsum/cumprod(通过DataFrame或Series轴返回累积乘积)

【问题五】 df.mean(axis=1)是什么意思？它与df.mean()的结果一样吗？第一问提到的函数也有axis参数吗？怎么使用？
df.mean(axis=1) #按行求平均值
df.mean()  #默认axis=0(列），即按列求平均值
可以有，将参数设置为axis = 1

练习

【练习一】 现有一份关于美剧《权力的游戏》剧本的数据集，请解决以下问题：
（a）在所有的数据中，一共出现了多少人物？

df = pd.read_csv('data/Game_of_Thrones_Script.csv')
df.head()

df['Name'].nunique()

（b）以单元格计数（即简单把一个单元格视作一句），谁说了最多的话？

df['Name'].value_counts().index[0]

【练习二】现有一份关于科比的投篮数据集，请解决如下问题：

（a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？

df = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv',index_col='shot_id')
df.head()

（b）在所有被记录的game_id中，遭遇到最多的opponent是一个支？

pd.Series(list(zip(df['action_type'],df['combined_shot_type']))).value_counts().index[0]