pandas——Series小测

一、自己创建一个工资的Series,岗位名称为索引，工资为值，并统计自己建的Series中元素的个数

import pandas as pd
#字典创建
dic={"爬虫工程师":8000,"数据分析师":8000,"java软件工程师":10000,"web前端开发工程师":3000,"大数据工程师":8000,"python软件工程师":4000}
job=pd.Series(dic)
#列表创建，元组也可以
#job=pd.Series([8000,8000,10000,3000,8000,4000],index=['爬虫工程师','数据分析工程师','java软件工程师','web前端开发工程师','大数据工程师','python软件工程师'])
#数组创建，可以利用nappy去创建
print(job)
print(job.count())#因为元素里面不含空所以可以使用count
print(len(job))#统计元素中的个数
print(job.shape)#返回一个元组统计行和列

二、根据班级花名册为索引创建一个Series,索引为学号，值为男女，对其切片，并返回男女比例

import pandas as pd
student=pd.Series(['女','女','女','男','男','男','男','男','男'],index=['2002051','2002052','2002053','2002054','2002055','2002056','2002057','2002058','2002059'])
print(student)
print(student['2002052':'2002054'])
print(student[1:4])
#花式索引
print(student[['2002051','2002057','2002059']])
print('男女比例为：%s:%s'%((student[student=='男'].count()),(student[student=='女'].count())))
#或者拆分
a=student[student=='男'].count()
b=student[student=='女'].count()
print("男女比例为：%s:%s"%(a,b))
#难度升级
if a>b:if a%b!=0:print("男女比例为：%s:%s" % (a, b))else:c=a//bprint(print("男女比例为：%s:1"%(c)))
elif a==b:print("男女比例为：1:1")
else:if b%a!=0:print("男女比例为：%s:%s" % (a, b))else:c=b//aprint(print("男女比例为：1:%s"%(c)))