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好久没有更新数据分析相关的内容，大家都知道数据分析的练习题不好找，博主这些天找的一个可以在线练习的网站推荐给大家 👉牛客网 往后的Pandas练习题从这里找。
前期准备
刚开始的入门题我就不再进行介绍了，大家自己练习一下顺便学会使用这个网站，需要注意的是因为是数据分析，设计到导入文件，所以没有办法进行自测运行只能提交后测试结果。
DA5 牛客网用户没有补全的信息
直达试题，快人一步
题意分析：
通过简单的读题，我们能够发现题目主要就是判断某一列中是否有空值，如果该列有空值 就返回 True 没有空值就返回False
题解：
import pandas as pd# 导入数据df = pd.read_csv("Nowcoder.csv")# 判断某一类是否出现空值print(df.isnull().any())相关函数讲解
isnull()判断数据是否为空，对象可以是DataFrame,也可以是Series.any()只要出现一个True就返回True，否则返回False.all()和any对立，只有所有的内容为空返回True，否则返回False
DataFrame对象调用
any，all会根据axis 参数进判断一列或一行的数据 ，axis=0列axis=1行默认为列
创建数据
判断那一列出现空值
df.isnull().any(axis=0)# axis=0 不写也可以
判断那一列的数据全为空
df.isnull().all()
DA6 查看牛客网哪些用户使用Python
题意分析：
题目中主要想找到常用语言为Python的人的全部信息，因此我们要先找到使用语言为Python的的索引，再根据索引去找这些人的全部信息
题解：
- 使用布尔值索引
通过判断每一个人常用的语言是否是Python，返回True，不是返回False
import pandas as pddf = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)# df['Language'] == 'Python'] 将Language中的数据依次比较，等于Python的返回True，不等于的返回Falseprint(df[df['Language'] == 'Python'])- 使用索引
那一行常用语言
import pandas as pddf = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)idx= []for i,item in enumerate(df['Language']): if item == 'Python': idx.append(i)print(df.iloc[idx])相关函数
enumerate 通常和for循环一块使用返回索引和值
.iloc 根据隐式的行索引取值
.loc 根据显示行索引取值
DA7 牛客网Python用户的成就值
直达试题，快人一步
题意分析
从题目中我们能够发现，我问应该先找出使用Python的人员，再取出成就值得一列
import pandas as pddf = pd.read_csv('Nowcoder.csv')# 布尔值索引，和上一道一样，最后取出该列值print(df[df['Language'] == 'Python']['Achievement_value'])DA8 文件最后用户的部分数据
直达试题，快人一步
题意分析：
取最后得5行的指定列 先取出最后5行，根据列名取值
题解：
import pandas as pddf = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(df.tail()[['Nowcoder_ID','Level','Achievement_value','Language']])相关函数
tail(n) 取出数据最后n行数据，n默认为5
head(n) 取出数据前的n行数据，n默认为5
总结
这次我们只讲解了4道题，也都比较简单，运用的知识都是以前学过的，这次的主要目的也是让大家熟悉一下牛客网的操作步骤。
来源地址：https://blog.csdn.net/qq_52007481/article/details/127801186
