Python 练习题<3>

案例一： 定义一个函数，判断一个数是否为奇数，并求1-100范围内奇数的和、积。

sum = 0
prod = 1
for item in range(1,101):
    if item % 2 != 0:
        sum += item
        prod *= item
print("1~100内奇数的和为:", sum)
print("1~100内奇数的积为:", prod)

案例二： 若一个三位数每一位数字的3次幂之和都等于它本身，则这个三位数是水仙花数。例如153是水仙花数，各位数字的立方和为13 + 53+ 33 = 153。编程求解所有的水仙花数。

（要求：求解100-1000数字内所有的水仙花数）

for item in range(100, 1001):
    num_str = str(item)
    sum = 0 #
    for char in num_str:
        sum += int(char) ** 3
    if sum == item:
        print(item, end=" ")
print()

案例三： 创建一个包含100个随机数的数组，数组值范围为[0,100]，将这些数输出；计算这些数中能被2整除但不能被4整除的数的和，并输出结果。

import random
nums = [random.randint(0,100) for i in range(100)]
print("100个随机数的数组:", nums)
sum = 0
for i in nums:
    if i % 2 == 0 and i % 4 != 0:
        sum += 1
print("这些数字中能被2整除但不能被4整除的 数的和:", sum)

案例四： 某旅游公司收集了一个月内的多个景点的游客数据。每个景点每天的游客数量以及门票收入已经被记录下来。利用 Pandas 进行数据分析和处理。

任务要求：

1. 使用pandas模块读取表格数据到dataframe对象中；
2. 计算每个景点的总游客数量和总门票收入。（提示：使用 groupby 方法）
3. 计算每个景点的平均每日游客数量和平均每日收入。（提示：使用 mean 方法）
4. 添加一列，显示每个记录的单个游客的平均消费（门票收入 / 游客数量）。
5. 筛选出平均每日游客数量超过 150 的景点。
6. 将处理后的 DataFrame 保存为新的 CSV 文件，文件名为“景点游客数据分析.csv”,保存时去除索引。
7. 使用matplotlib画出各个景点每日游客数量的折线图。

分解：

1. 使用pandas模块读取表格数据到dataframe对象中；

import pandas as pd
data = pd.read_csv("景点数据.csv", header=0, encoding="gbk")
print(data)

2. 计算每个景点的总游客数量和总门票收入。（提示：使用 groupby 方法）

total = data.groupby("景点名称").agg(总游客数量=("游客数量", "mean"), 总门票收入=("门票收入","mean"))
print(total)

3. 计算每个景点的平均每日游客数量和平均每日收入。（提示：使用 mean 方法）

avg = data.groupby("景点名称").agg(平均每日游客数量=("游客数量", "mean"), 平均每日门票收入=("门票收入","mean"))
print(avg)

4. 添加一列，显示每个记录的单个游客的平均消费（门票收入 / 游客数量）。

data['平均消费'] = data['门票收入'] / data['游客数量']
print(data)

5. 筛选出平均每日游客数量超过 150 的景点。

mean_data = avg['平均每日游客数量']
print(mean_data)
print(mean_data[mean_data > 150].index[0])

6. 将处理后的 DataFrame 保存为新的 CSV 文件，文件名为“景点游客数据分析.csv”,保存时去除索引。

data.to_csv(
    "景点游客数据分析.csv",
    encoding="utf-8"
)

7. 使用matplotlib画出各个景点每日游客数量的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体
avg['平均每日游客数量'].plot()
plt.show()

完整代码

#  1.使用pandas模块读取表格数据到dataframe对象中；
import pandas as pd
data = pd.read_csv("景点数据.csv", header=0, encoding="gbk")
print(data)

#  2.计算每个景点的总游客数量和总门票收入。（提示：使用 groupby 方法）
total = data.groupby("景点名称").agg(总游客数量=("游客数量", "mean"), 总门票收入=("门票收入","mean"))
print(total)

#  3.计算每个景点的平均每日游客数量和平均每日收入。（提示：使用 mean 方法）
avg = data.groupby("景点名称").agg(平均每日游客数量=("游客数量", "mean"), 平均每日门票收入=("门票收入","mean"))
print(avg)

#  4.添加一列，显示每个记录的单个游客的平均消费（门票收入 / 游客数量）。
data['平均消费'] = data['门票收入'] / data['游客数量']
print(data)

#  5.筛选出平均每日游客数量超过 150 的景点。
mean_data = avg['平均每日游客数量']
print(mean_data)
print(mean_data[mean_data > 150].index[0])

#  6.将处理后的 DataFrame 保存为新的 CSV 文件，文件名为“景点游客数据分析.csv”,保存时去除索引。
data.to_csv(
    "景点游客数据分析.csv",
    encoding="utf-8"
)

#  7.使用matplotlib画出各个景点每日游客数量的折线图。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体
avg['平均每日游客数量'].plot()
plt.show()