s434579/Python2018
1
0
Fork 0
forked from tdwojak/Python2018
Code Releases Activity

Rozwiazanie zadanie

Browse Source
This commit is contained in:
Mikaszaaa 2018-06-22 23:47:50 +02:00
parent 164d110319
commit f80725fa37
1 changed files with 25 additions and 12 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

37
labs06/tasks.py
View File

@ -4,77 +4,90 @@
"""
1. Zaimportuj bibliotkę pandas jako pd.
"""
import pandas as pd
"""
2. Wczytaj zbiór danych `311.csv` do zniennej data.
"""
data = pd.read_csv("311.csv", low_memory = False)
"""
3. Wyświetl 5 pierwszych wierszy z data.
"""
print(data.head())
"""
4. Wyświetl nazwy kolumn.
"""
print(list(data.columns))
"""
5. Wyświetl ile nasz zbiór danych ma kolumn i wierszy.
"""
shape = data.shape
rows = shape[0]
cols = shape[1]
print('Liczba wierszy:')
print (rows)
print('Liczba kolumn:')
print(cols)
"""
6. Wyświetl kolumnę 'City' z powyższego zbioru danych.
"""
print(data['City'])
"""
7. Wyświetl jakie wartoścu przyjmuje kolumna 'City'.
"""
print ( data['City'].values)
"""
8. Wyświetl tabelę rozstawną kolumny City.
"""
print (data.City.value_counts())
"""
9. Wyświetl tylko pierwsze 4 wiersze z wcześniejszego polecenia.
"""
print (data.City.value_counts().head(4))
"""
10. Wyświetl, w ilu przypadkach kolumna City zawiera NaN.
"""
print(data['City'].isnull().sum())
"""
11. Wyświetl data.info()
"""
print(data.info())
"""
12. Wyświetl tylko kolumny Borough i Agency i tylko 5 ostatnich linii.
"""
print(data[['Borough', 'Agency']].tail())
"""
13. Wyświetl tylko te dane, dla których wartość z kolumny Agency jest równa
NYPD. Zlicz ile jest takich przykładów.
"""
a = data[data['Agency'] == 'NYPD'].shape
print('Liczba przypadkow', a[0])
"""
14. Wyświetl wartość minimalną i maksymalną z kolumny Longitude.
"""
print(data.Longitude.min())
print(data.Longitude.max())
"""
15. Dodaj kolumne diff, która powstanie przez sumowanie kolumn Longitude i Latitude.
"""
data['diff'] = data['Longitude'].values + data['Latitude'].values
"""
16. Wyświetl tablę rozstawną dla kolumny 'Descriptor', dla której Agency jest
równe NYPD.
"""
zmienna = data.Descriptor[data['Agency'] == "NYPD"]
print(zmienna.value_counts())