数据操作10-15题（30 天 Pandas 挑战）

数据操作

1. 相关知识点
- 1.12 分组与连表
- 1.13 排名
2. 题目
- 2.10 第N高的薪水
- 2.11 第二高的薪水
- 2.12 部门工资最高的员工
- 2.13 分数排名
- 2.14 删除重复的电子邮箱
- 2.15 每个产品在不同商店的价格

1. 相关知识点

1.12 分组与连表

分组

max_salary=employee.groupby('departmentId')['salary'].max().reset_index()

连表

data=pd.merge(employee,department,left_on='departmentId',right_on='id')

1.13 排名

dense相同值的项将获得连续排名

ascending指定排名的顺序,默认值为 True，升序

scores['rank']=scores['score'].rank(method = 'dense',ascending = False)

2. 题目

2.10 第N高的薪水

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def nth_highest_salary(employee: pd.DataFrame, N: int) -> pd.DataFrame:
    if len(employee)<N:
        return pd.DataFrame({'getNthHighestSalary(2)':[None]})
    employee.sort_values('salary',ascending=False,inplace=True)
    employee=employee.rename(columns={'salary':'getNthHighestSalary(2)'})
    return employee[['getNthHighestSalary(2)']].head(N).tail(1)

2.11 第二高的薪水

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def second_highest_salary(employee: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    if len(employee)<2:
        return pd.DataFrame({'SecondHighestSalary':[None]})
    employee.sort_values('salary',ascending=False,inplace=True)
    employee=employee.rename(columns={'salary':'SecondHighestSalary'})
    return employee[['SecondHighestSalary']].head(2).tail(1)

2.12 部门工资最高的员工

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def department_highest_salary(employee: pd.DataFrame, department: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    max_salary=employee.groupby('departmentId')['salary'].max().reset_index()
    max_list=max_salary['salary'].to_list()
    employee=employee.query(f'`salary` in {max_list}')
    data=pd.merge(employee,department,left_on='departmentId',right_on='id')
    data=data.rename(columns={'name_y':'Department','name_x':'Employee'})
    return data[['Department','Employee','salary']]

2.13 分数排名

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    scores['rank']=scores['score'].rank(method = 'dense',ascending = False)
    return scores.sort_values('rank')[['score','rank']]

2.14 删除重复的电子邮箱

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def delete_duplicate_emails(person: pd.DataFrame) -> None:
    person.sort_values('id',inplace=True)
    person.drop_duplicates(subset=['email'],keep='first',inplace=True)

2.15 每个产品在不同商店的价格

在这里插入图片描述

import pandas as pd

def rearrange_products_table(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    data=pd.melt(products,id_vars='product_id',var_name='store',value_name='price')
    # axis=0代表行
    data=data.dropna(subset=['price'],how='any', axis=0,inplace = False)
    return data