python csv习题

* Python CSV
* 读写操作
* 读取CSV：`csv.reader`，逐行读取
* 写入CSV：`csv.writer`，`writerow`
* 数据处理
* 数据遍历：列表或迭代器
* 数据计算：总和、平均值
* 数据操作
* 数据过滤：条件语句，筛选
* 数据转换
* `csv.DictReader`，字典形式
* 应用场景
* 数据分析
* 数据清洗
* 数据导入导出

相关问题

pythonpandas练习题和答案

我可以为您提供一些 Python pandas 练习题和答案。以下是一些例子：

练习题：
1. 使用 Pandas 导入名为 data.csv 的数据集，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。
2. 在 df 中，选取一列并统计该列中的唯一值的数量。
3. 在 df 中，选取一列并计算该列中值的平均值、标准差、最小值和最大值。
4. 在 df 中，选取两列并根据它们的值创建一个新列。

答案：

1. 使用 Pandas 导入名为 data.csv 的数据集，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

2. 在 df 中，选取一列并统计该列中的唯一值的数量。

unique_values = df['column_name'].nunique()

3. 在 df 中，选取一列并计算该列中值的平均值、标准差、最小值和最大值。

mean = df['column_name'].mean()
std_deviation = df['column_name'].std()
minimum = df['column_name'].min()
maximum = df['column_name'].max()

4. 在 df 中，选取两列并根据它们的值创建一个新列。

df['new_column_name'] = df['column_name_1'] + df['column_name_2']

python练习题pandas

好的，我可以为您提供一些Python练习题Pandas方面的练习题，希望对您有所帮助！

1. 读取CSV文件，并展示前5行数据。
2. 读取Excel文件，并展示指定列的前10行数据。
3. 读取JSON文件，并展示指定列的前5行数据。
4. 读取MySQL数据库中的数据表，并展示其中某些列的前20行数据。
5. 读取SQLite数据库中的数据表，并展示其中某些列的前10行数据。
6. 合并两个数据表，并展示其中某些列的前5行数据。
7. 对数据表进行分组，并展示其中某些列的统计数据。
8. 对数据表进行排序，并展示其中某些列的前15行数据。
9. 对数据表进行筛选，并展示其中符合条件的行数据。
10. 对数据表进行透视，并展示其中某些列的透视结果。

希望这些练习题能够对您的Pandas学习和练习有所帮助。如果您还有其他问题或需要更多帮助，请随时告诉我。