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描述： 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
Name：用户名
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
产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？
实现代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
print(df.groupby(['Level']).Nowcoder_ID.count()>5)
运行结果：
- 统计运动会项目报名人数
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
new = signup.merge(items,on='item_id')
t = new.groupby('item_name')['employee_id'].count()>0
print(t)
运行结果：
- 统计运动会项目报名人数(二)
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
data = pd.merge(items, signup, on='item_id', how='left')
cnt = data.groupby(by='item_name')['employee_id'].count()
print(cnt)
运行结果：
- 多报名表的运动项目人数统计
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有部分运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id。
另有signup1.csv，是education部门的报名情况，包含字段同signup.csv。
请你将signup.csv与signup1.csv的数据集合并后，统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
signup1 = pd.read_csv('signup1.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
signup2 = pd.concat([signup, signup1], axis=0)
data = pd.merge(items, signup2, on='item_id', how='inner')
cnt = data.groupby(by='item_name')['item_name'].count()
print(cnt)
运行结果：
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Original: https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/127224124
Author: 无 羡ღ
Title: Python每日一练（牛客机器学习新题库）——第40天：鸢尾花分类
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