简单模拟添加并合并通讯录~python+

Posted 2022-08-26 lxw-pro

目录

• 添加并合并通讯录
• • 相关程序代码如下：
  • • 运行效果如下：
• Pandas 每日一练：
• • 81、导入并查看pandas与numpy版本
  • • 运行结果如下：
  • 82、从Numpy数组创建DataFrame
  • • 运行结果如下：
  • 83、从Numpy数组创建DataFrame
  • • 运行结果如下：
  • 84、从Numpy数组创建DataFrame
  • • 运行结果如下：
  • 85、将df1、df2、df3按照行合并为新DataFrame
  • • 运行结果如下：
  • 86、将df1、df2、df3按照列合并为新DataFrame
  • • 运行结果如下：
  • 87、查找df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值
  • • 运行结果如下：
  • 88、修改列名为col1、col2、col3
  • • 运行结果如下：
  • 89、提取第一列中不在第二列出现的数字
  • • 运行结果如下：
  • 90、提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字
  • • 运行结果如下：
    • 每日一言：
    • • 持续更新中...

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添加并合并通讯录

无论是之前的按键机还是如今的智能机，通讯录都是大家最为熟知、最为经常使用的一个功能，现在我们就简单来模拟模拟用python来添加并合并通讯录叭！

相关程序代码如下：

n = int(input("请输入要添加通讯录的人数："))
a = []
for i in range(n):
    con_dict = 
    name = input('请输入添加的联系人姓名：')
    telephone = input('请输入11位电话号码：')
    email = input('请输入邮件：')
    address = input('请输入地址：')
    info = f"tele:telephone, email:email, add:address"
    con_dict[name] = info
    print('第', i+1, '本通信录中的联系人信息为', con_dict)

	set1 = set(con_dict)
    a.append(set1)
    print('通信录现加的联系人:', set1)

print('通信录合并后的联系人有', a)

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运行效果如下：

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Pandas 每日一练：

# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/8/24 14:03
# @Author : lxw_pro
# @File : pandas-13 练习.py
# @Software : PyCharm
import pandas as pd
import numpy as np

---

81、导入并查看pandas与numpy版本

print("此时电脑所拥有pandas的版本号为：", pd.__version__)
print("此时电脑所拥有numpy的版本号为：", np.__version__)

运行结果如下：

此时电脑所拥有pandas的版本号为： 1.3.5
此时电脑所拥有numpy的版本号为： 1.21.4

---

82、从Numpy数组创建DataFrame

tmp1 = np.random.randint(1, 100, 10)
df1 = pd.DataFrame(tmp1)
print(df1)

运行结果如下：

   0
0  82
1  35
2  40
3  35
4  84
5  83
6  27
7  39
8  89
9  13

---

83、从Numpy数组创建DataFrame

tmp2 = np.arange(0, 100, 5)
df2 = pd.DataFrame(tmp2)
print(df2)

运行结果如下：

     0
0    0
1    5
2   10
3   15
4   20
5   25
6   30
7   35
8   40
9   45
10  50
11  55
12  60
13  65
14  70
15  75
16  80
17  85
18  90
19  95

---

84、从Numpy数组创建DataFrame

tmp3 = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tmp3)
print(df3)

运行结果如下：

           0
0   1.191570
1  -1.393687
2  -1.854633
3  -1.357408
4   0.106885
5  -0.807733
6   2.423144
7   0.618467
8   0.331969
9  -1.113270
10 -0.431672
11  0.333612
12  0.390207
13 -0.305119
14 -1.105575
15  1.005282
16  1.285347
17 -1.111543
18  1.628867
19 -0.833661

---

85、将df1、df2、df3按照行合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
print(df)

运行结果如下：

           0
0   82.000000
1   35.000000
2   40.000000
3   35.000000
4   84.000000
5   83.000000
6   27.000000
7   39.000000
8   89.000000
9   13.000000
10   0.000000
11   5.000000
12  10.000000
13  15.000000
14  20.000000
15  25.000000
16  30.000000
17  35.000000
18  40.000000
19  45.000000
20  50.000000
21  55.000000
22  60.000000
23  65.000000
24  70.000000
25  75.000000
26  80.000000
27  85.000000
28  90.000000
29  95.000000
30   1.191570
31  -1.393687
32  -1.854633
33  -1.357408
34   0.106885
35  -0.807733
36   2.423144
37   0.618467
38   0.331969
39  -1.113270
40  -0.431672
41   0.333612
42   0.390207
43  -0.305119
44  -1.105575
45   1.005282
46   1.285347
47  -1.111543
48   1.628867
49  -0.833661

---

86、将df1、df2、df3按照列合并为新DataFrame

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1, ignore_index=True)
print(df)

运行结果如下：

       0   1         2
0   82.0   0  1.191570
1   35.0   5 -1.393687
2   40.0  10 -1.854633
3   35.0  15 -1.357408
4   84.0  20  0.106885
5   83.0  25 -0.807733
6   27.0  30  2.423144
7   39.0  35  0.618467
8   89.0  40  0.331969
9   13.0  45 -1.113270
10   NaN  50 -0.431672
11   NaN  55  0.333612
12   NaN  60  0.390207
13   NaN  65 -0.305119
14   NaN  70 -1.105575
15   NaN  75  1.005282
16   NaN  80  1.285347
17   NaN  85 -1.111543
18   NaN  90  1.628867
19   NaN  95 -0.833661

---

87、查找df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值

ms = df.describe()
print(ms)

运行结果如下：

               0          1          2
count  10.000000  20.000000  20.000000
mean   52.700000  47.500000  -0.049948
std    28.452885  29.580399   1.166953
min    13.000000   0.000000  -1.854633
25%    35.000000  23.750000  -1.107067
50%    39.500000  47.500000  -0.099117
75%    82.750000  71.250000   0.715171
max    89.000000  95.000000   2.423144

---

88、修改列名为col1、col2、col3

df.columns = ['col1', 'col2', 'col3']
print(df)

运行结果如下：

    col1  col2      col3
0   82.0     0  1.191570
1   35.0     5 -1.393687
2   40.0    10 -1.854633
3   35.0    15 -1.357408
4   84.0    20  0.106885
5   83.0    25 -0.807733
6   27.0    30  2.423144
7   39.0    35  0.618467
8   89.0    40  0.331969
9   13.0    45 -1.113270
10   NaN    50 -0.431672
11   NaN    55  0.333612
12   NaN    60  0.390207
13   NaN    65 -0.305119
14   NaN    70 -1.105575
15   NaN    75  1.005282
16   NaN    80  1.285347
17   NaN    85 -1.111543
18   NaN    90  1.628867
19   NaN    95 -0.833661

---

89、提取第一列中不在第二列出现的数字

print(df['col1'][df['col1'].isin(df['col2'])])

运行结果如下：

1    35.0
2    40.0
3    35.0
Name: col1, dtype: float64

---

90、提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字

tmp = df['col1'].append(df['col2'])
print(tmp.value_counts().index[:3])

运行结果如下：

Float64Index([35.0, 40.0, 82.0], dtype='float64')

---

每日一言：

你必须按所想去生活，否则你只能按生活去想！！！

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持续更新中…

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