
# 导入pandas numpy模块并读取文件 中国大学数据集.csv , 显示前topn行
# todo
 
import pandas as pd
import numpy as np
path='中国大学数据集.csv'
whc_id = 629
topn = whc_id % 43
 
data = pd.read_csv(path,sep=',')
h=data.head(topn)
print(h)

2.查看该数据集的基本情况


# 查看该数据集的基本情况
#print(data.shape)
#print(data.info())
print("该数据集的有{0}条数据".format(data.shape[0])) # 请在{}中填写表示行数的正确表达式

3.查看每一列空值数量


# 查看每一列空值数量
# todo
data.isnull().sum()

4.对于双一流这一列的替换

# 将字段里的双一流字符串替换为数值1，原地替换（即inplace=True）
# 将字段里的空值替换为 2
# 提示可以使用Series.replace()


data.replace('双一流', 1, inplace=True)
 
# 将整个 DataFrame 中的空值替换为 2，原地替换
df.fillna(2, inplace=True)
print(df)

5.请输出每个省份高校数量列表,按照降序排序并输出

提示：可以使用groupby


# 请输出每个省份高校数量列表， 提示： 可以使用groupby
counts = data.groupby("省份")["大学"].count()
 
# 按照降序排序并输出
sorted_counts = counts.sort_values(ascending=False)
print(sorted_counts)
# 并且按照降序进行排序 输出
# todo

6.计算当前数据集中大学分布于多少个省份中


# 计算当前数据集中大学分布于多少个省份中
num_provinces = len(data["省份"].unique())
 
print(f"当前数据集中大学分布于{num_provinces}个省份中。")

7.计算双一流学校数量


# 计算双一流学校数量
#print(data)
#注，根据上面的题，已经把双一流这一列中的字符串“双一流"改为了 1
#num_top_universities = data["双一流"].sum()
num_top_universities = (data["双一流"]==1).sum()
print(f"双一流学校数量为{num_top_universities}所。")

8.计算985+211学校的数量

注意：有的学校既是985也是211，所以有可能重复


# 计算985+211学校的数量。 注意有的学校既是985也是211， 所以有可能重复
num_985_universities = len(data[data["985"]==1])
num_211_universities = len(data[data["211"]==1])
print(f"985+211学校数量为{num_985_universities+num_211_universities}所。")

9.从data中删除索引为1024的学校，形成一个新的数据框data_no_1024，并显示


# 从data中删除索引为1024的学校，形成一个新的数据框data_no_1024， 并显示
data_no_1024 = data.drop(index=1024)
 
# 显示新的数据框
print(data_no_1024)

10.从data中删除掉地址列，形成一个新的数据框data_no_addr, 并显示


# 从data中删除掉 地址 列，形成一个新的数据框data_no_addr, 并显示
# todo
data_no_addr = None # edit this line
# 删除地址列，形成新的数据框
data_no_addr = data.drop(columns=['地址'])
 
# 显示新的数据框
print(data_no_addr)

11.从 data 中选择所有北京、湖北、广东的学校

形成三个数据框 data_bj, data_hb, data_gd
并按照湖北、北京、广东的顺序将这三个学校从上到下拼接在一起形成一个新的数据框 data_cat.并显示data_cat


# edit lines below
# 选择所有北京学校，形成新的数据框 data_bj
data_bj = data[data['省份'] == '北京']
# 选择所有湖北学校，形成新的数据框 data_hb
data_hb = data[data['省份'] == '湖北']
# 选择所有广东学校，形成新的数据框 data_gd
data_gd = data[data['省份'] == '广东']
# 将三个数据框按照湖北、北京、广东的顺序拼接在一起，形成新的数据框 data_cat
data_cat = pd.concat([data_hb, data_bj, data_gd], axis=0)
# 显示新的数据框 data_cat
print(data_cat)

交叉分析

交叉分析通常用于分析两个或两个以上分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析；
从数据的不同维度，综合进行分组细分，进一步了解数据的构成、分布特征。交叉分析有数据透视表和交叉表两种：

透视表 pd.pivot_table(data,values,index,columns,agg,func,fill_value,margins)

data：要应用透视表的数据框。
values：待聚合的列名，默认聚合所有数值列。
index：用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行。
columns：用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列。
aggfunc：聚合函数或函数列表，默认为'mean'，可以是任何对groupby有效的函数。
fill_value：用于替换结果表中的缺失值。
margins：添加行/列小计和总计，默认为False。

pivot_table()函数返回值是数据透视表的结果，该函数相当于Excel中的数据透视表功能。

12.每个省份公或民办学校数量的交叉分析


# 每个省份公或民办学校数量的交叉分析
pd.pivot_table(data, values=['大学'], index=['省份'], columns=['公或民办'], aggfunc=[np.size], margins=True)

13.每个省份，不同类型学校数量的交叉分析。并将结果保存到各省份学校类型统计表.xlsx


# 每个省份，不同类型学校 数量的交叉分析。 并将结果保存到 各省份学校类型统计表.xlsx
from pandas import ExcelWriter
#print(data)
# 对每个省份和学校类型进行分组，统计数量
grouped = data.groupby(['省份', '类型'])['大学'].count()
# 将分组结果转换为数据框，按照省份和学校类型进行重塑
result = pd.DataFrame(grouped).reset_index().pivot(index='省份', columns='类型', values='大学')
# 将结果保存到Excel文件
with ExcelWriter('各省份学校类型统计表.xlsx') as writer:
    result.to_excel(writer)
# 显示结果
print(result)
# todo

四、总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Python据框和序列的访问、切片及运算，以及讲解了使用jupyter工具导入项目。

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Python据框和序列的访问、切片及运算（中国大学数据集）_中国大学数据集.scv

一、实验要求：

二、相关文件

三、使用 Jupyter工具导入项目步骤

三、实验内容

1.导入pandas numpy模块并读取文件 中国大学数据集.csv , 显示前topn行