练习使用python-numpy的方法——东北大学大数据班数据挖掘Python基础二（1） 实训项目:练习使用numpy的方法。 （1）用0~19的数字生成(4,5)的数组命名为a,查看a的维度；查看a的轴的个数；查看a元素的总个数; （2）创建元素为1,2,3,4的(2,2)的数组 b，查看b中元素类型。 （3）创建一个全1的（4,4）的数组c;创建一个内容随机的(3,2)数组d，并打印d。 （4）用0~11的数，创建一个3*4的数组n1，计算每一列的和；计算每一行的最小值。 （5）生成一个3个元素的数组n2,通过常用函数计算每个元素的平方根；每个元素的标准差。 （6）生成一个9个（可以从0~8）元素的数组n3,计算每个元素的平方根；取出位置2的元素；取出位置2至5之间的元素。 （7）随机生成2个3*3的数组n4和n5，将n4和n5进行垂直合并形成n6;将n4和n5进行水平合并形成n7。 （8）创建一个2行3列的零矩阵命名为z,将z的2行3列的位置值置成1。 （9）生成4*4的对角矩阵，以[1,2,3,4]为对角线,其他位置用0填充，命名为z1 。 （10）用0~8的数，创建成`3*3`的矩阵，命名为z2;用随机数，创建`4*4`的矩阵，命名为z3。 （11）读取iris数据集中的数据。 （12）获取数据中的花萼长度数据。 （13）对花萼长度数据进行排序。 （14）对花萼长度数据进行去重。 （15）对花萼长度数据进行求和。 （16）对花萼长度数据进行求均值。 （17）对花萼长度数据求累计和。 （18）对花萼长度数据求标准差。 （19）对花萼长度数据求方差 。 （20）对花萼长度数据求最大值、最小值。

python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2） 实训练习：练习使用pandas 包中的dataframe和方法。 1将数据读取为dataframe类型，命名为df 2查看数据的形状[了解数据有多少行、多少列] 3查看数据的最开始的7条数据和尾部的3条数据 4查看数据的各字段的类型 5查看数据是否有缺失值 6如果有缺失值，进行补0操作 7从df中按字段取出‘ date’’dist’和‘ flight’形成新的df1 8从df中按位置选取行为3和4，列为0,1的数据形成新的df2 9在df中添加一列‘ low_dest’，内容是‘ dest’这列的字符串的小写形式 10从df中选取‘ dist’大于1000并且小于1200的数据作为一个新的df3 11从df中选取‘ time’大于100的数据做为新的df4 12将df3和df4合并为一个dataframe，命名为df5 13取出df3中的‘ time’,‘dist’ 这两列做为df6， 求出df6中每列中最大值与最小值的差值（运用lambda函数的方式进行求解 ） 14将df根据“ dest”分组，统计各目的地，都有多少条数据，命名为“ dest_count”，然后将“ dest”和“ dest_count”组成新的dataframe命名为df7 15根据dep_delay不为0，统计df中有多少次航班起飞延误 16利用plane字段，统计df中不同航班的飞行次数，以plane和plane_cout格式保存为df8 17利用carrier字段，计算df中carrier字段不同属性数据的数据量的比值（如：XE的数据量与MQ的数据量的比值） 18分别将df7和 df8保存到本地文件，文件名分别为df7.csv和df8.csv