一 题目要求

酒类消费数据
给定一个某段时间内各个国家的酒类消费数据表drinks.csv，其中包含6个字段，表8-1
给出了该表中的字段信息。

                                        表8-1酒类消费数据表的字段信息

Country	国家
beer_servings	啤酒消费量
spirit_servings	烈酒消费量
wine_servings	红酒消费量
total_litres_of_pure_alcohol	纯酒精消费总量
Continent	所在的大洲

完成以下的任务：

1. 用pandas将酒类消费数据表中的数据读取为DataFrame，输出包含缺失值的行；
2. 在使用read_csv函数读取酒类消费数据表时（除文件地址外不添加额外的参数），pandas将continent字段中的“NA”（代表北美洲，NorthAmerican）自动识别为NaN。因此，需要将continent字段中的NaN全部替换为字符串NA。如果学有余力，可以自行在网络上调研如何在read_csv函数中添加参数使NA不被识别为NaN；
3. 分别输出各个大洲的平均啤酒、烈酒和红酒的消费量；
4. 分别输出啤酒、烈酒和红酒消费量最高的国家。

1 Pandas读取.csv文件

# 使用 keep_default_na 参数关闭 Pandas 的默认缺失值识别行为
def read_drinks_data():return pd.read_csv('drinks.csv', keep_default_na=False)

1. 使用 pd.read_csv('drinks.csv', index_col=False) 读取数据,这可以避免 Pandas 将第一列识别为索引列。
2. 设置 pd.set_option('display.max_rows', None) 和 pd.set_option('display.max_columns', None) 来显示全部数据。
3. 如果数据量非常大,您也可以考虑使用 chunksize 参数分块读取数据,或者使用 head() 或 tail() 等方法查看部分数据。

2 计算最大 max()

def get_max_value_and_country(df, column_name):max_value = df[column_name].max()max_row = df[df[column_name] == max_value]return max_row['country'].values[0], max_value

3 计算总数 sum()

def print_continent_totals(df_continent):for name, group in df_continent:print(name)print(group['beer_servings'].sum(), group['spirit_servings'].sum(), group['wine_servings'].sum())print()

二 完整代码实现

import pandas as pd# 使用 keep_default_na 参数关闭 Pandas 的默认缺失值识别行为
def read_drinks_data():return pd.read_csv('drinks.csv', keep_default_na=False)# 计算最大
def get_max_value_and_country(df, column_name):max_value = df[column_name].max()max_row = df[df[column_name] == max_value]return max_row['country'].values[0], max_value# 计算总数
def print_continent_totals(df_continent):for name, group in df_continent:print(name)print(group['beer_servings'].sum(), group['spirit_servings'].sum(), group['wine_servings'].sum())print()def main():data = read_drinks_data()df = pd.DataFrame(data)df_continent = df.groupby(df['continent'])print_continent_totals(df_continent)max_beer_country, max_beer_servings = get_max_value_and_country(df, 'beer_servings')print(max_beer_country, max_beer_servings)max_spirit_country, max_spirit_servings = get_max_value_and_country(df, 'spirit_servings')print(max_spirit_country, max_spirit_servings)max_wine_country, max_wine_servings = get_max_value_and_country(df, 'wine_servings')print(max_wine_country, max_wine_servings)if __name__ == "__main__":main()

三 总结

Pandas 在读取 CSV 文件时会自动将缺失值识别为 NaN (Not a Number)。这是 Pandas 的一个默认行为,主要有以下几个原因

1. 统一数据类型：将缺失值统一识别为 NaN 可以确保整个 DataFrame 的数据类型是统一的,这有助于后续的数据处理和分析。

2. 方便处理缺失数据：识别缺失值为 NaN 可以让我们更方便地使用 Pandas 提供的一些函数和方法,如 dropna()、fillna() 等,来处理缺失数据。

3. 与数值计算兼容：NaN 值在数值计算时会被自动忽略,这可以避免一些计算错误。

 

如果您不希望 Pandas 自动将缺失值识别为 NaN,可以尝试以下方法:

        1. 使用 na_values 参数指定缺失值的表示形式:

df = pd.read_csv('drinks.csv', na_values=['missing', 'unknown'])

在这个例子中,Pandas 会将 'missing' 和 'unknown' 这两个值识别为缺失值。

        2.使用 keep_default_na 参数关闭 Pandas 的默认缺失值识别行为:

df = pd.read_csv('drinks.csv', keep_default_na=False)

这样 Pandas 就不会自动将空值识别为 NaN,而是会保留原始值。

        3.自定义缺失值标记:

df = pd.read_csv('drinks.csv', na_filter=True, na_values='-999')

在这个例子中,Pandas 会将 '-999' 视为缺失值。

 Pandas 对 DataFrame df 进行分组操作,具体分析如下:

1. df['continent'] 是用来选择 DataFrame df 中名为 'continent' 的列。

2. df.groupby(df['continent']) 将 DataFrame df 按照 'continent' 列的值进行分组。这个操作返回一个 DataFrameGroupBy 对象。

3. 将这个 DataFrameGroupBy 对象赋值给变量 df_continent。

这个操作的目的是将原始 DataFrame 按照 'continent' 列的值划分成多个组,每个组包含了原始 DataFrame 中与该 'continent' 值对应的行。

这样做的好处是可以对这些分组进行后续的数据分析和处理,比如:

• 计算每个洲的平均值、标准差等统计指标
• 对每个洲的数据进行特定的数据清洗操作
• 基于每个洲的数据进行可视化分析

要打印 df_continent 这个 DataFrameGroupBy 对象,可以使用以下方法:

1. 遍历所有分组, 并打印每个分组的 DataFrame:

for name, group in df_continent:print(f"Continent: {name}")print(group)print()

这个方法会逐个打印每个分组的 DataFrame。name 变量保存的是分组的键值(即 'continent' 列的值),而 group 变量保存的是该分组对应的 DataFrame。

1. 使用 groups 属性查看分组的键值:

print(df_continent.groups)

这将打印出一个字典,键为分组的键值,值为对应分组中行的索引。

1. 选择特定的分组并打印:

africa_group = df_continent.get_group('Africa')
print(africa_group)

这将打印出 'continent' 列值为 'Africa' 的那个分组的 DataFrame。

1. 使用 describe() 方法打印分组的汇总统计信息:

print(df_continent.describe())

这将打印出每个分组的汇总统计信息,比如平均值、标准差、最小值等。