8.23 第五课 Pandas入门
作业1：
使用如下代码创建DataFrame，
gdp = {"country":["United States", "China", "Japan", "Germany", "United Kingdom"],
"capital":["Washington, D.C.", "Beijing", "Tokyo", "Berlin", "London"],
"population":[323, 1389, 127, 83, 66],
"gdp":[19.42, 11.8, 4.84, 3.42, 2.5],
"continent":["North America", "Asia", "Asia", "Europe", "Europe"]}
gdp_df = pd.DataFrame(gdp, columns = ["country", "capital", "population", "gdp", "continent"],
index = ["US", "CN", "JP", "DE", "UK"])
1. 选出亚洲或者北美洲的国家记录 (提示：使用 isin 方法)
2. 选出gdp大于4兆亿美元的国家
作业2：
使用鸢尾花数据集，模仿老师课上的例子，完成如下作业，
1. 画出花萼宽度和长度的散点图，使用品种划分数据
2. 画出花萼的长度的箱线图，使用品种划分数据
作业3（选做）：
根据今天课程学习内容，对提供的 WordIndex.csv 数据进行简单的查看和可视化分析。
注：数据已经在第五课预习资料中提供，本题非常开放，大家可以从数据分析的角度，以文章的形式完成这项作业。提交文章链接即可。
利用课上已学知识，完成一份数据分析文章。首先要了解这份数据的内容？然后可从自己关心的某些维度进行分析。最终得出结论。这个过程会很有趣的。
答疑Q&A目录：
1，代码运行理解
2，代码运行出错：NaN
3，代码运行出错
4，代码运行理解：iloc／loc
5，代码运行出错
6，代码运行出错：SettingWithCopyWarning
7，代码理解：dataframe
8，代码运行出错
9，代码运行出错
10，读取文件
11，代码理解：（）／浮点数
12，代码理解
13，代码出错
14，代码运行出错
15，代码运行出错
16，代码运行出错：NaN
17，代码运行出错
18，代码理解：中扩号／圆括号
19，代码运行出错
Q 1 ：最后一题作业，有以下疑问（见图）：
1、图是按照洲重新分类汇总后的数据，对于GDP和人口，当然可以直接sum，然对于Life_expectancy列，各洲的汇总数据，显然应该根据各国人口进行加权平均，生成新列，请问这个怎么弄？
2、Y轴是人口数据，其label是'1e9'，但若显示为‘十亿’，会更直观，请问如何改成这样？
3、X轴是各洲GDP值汇总，如何在X轴下端显示具体的洲名，并能按照不同的颜色显示？
4、如果将X轴改为'continent‘，程序会报错，请问是何原因？
第四问的报错提醒：
KeyError Traceback (most recent call last)
/Users/guizhijie/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
2392 try:-> 2393 return self._engine.get_loc(key)
2394 except KeyError: pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5239)()
pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5085)()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/_libs/hashtable.c:20405)()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/_libs/hashtable.c:20359)()
KeyError: 'continent'
A：问题1，可以采用如下方式计算：(worldIndex['Life_expectancy'] * worldIndex['Population']).sum() / wordIndex['Population'].sum().
还有如果想找GDP和人口之间关系，画散点图会更直观，这里的GDB只是作为标签，并没有按数值展示。
问题2，pd的plot方法似乎不支持，我再找找方法，有结果通知你。
问题3，直接使用将代码中的y="GDB_per_capita"替换为y="Continent"
问题4，continent的大小写错了。如错误提示 KeyError
Q 2 ：我给一个DataFrame按特定顺序排列；然后，我给一个DataFrame添加行标签，为什么值全都变成NaN了呢？DataFrame不是可以自动判定其格式吗？
对着课程和书看了好多遍，也找不到原因。求帮忙。
A1：是用DataFrame和Series的数据类型创建DataFrame是无法通过这种方式改变索引的，需要通过类似如下的方式修改：gdb_df.index = ['cn', 'us', ... ]A2: 这是在赋值操作，而不是修改行索引。给一个DataFrame赋值的时候，不能用另一个DataFrame数据，而应该用字典。所以出错了。修改标签，就得按照老师上面的这种方法。
Q 3 ：关于padas series判断标签是否在里面，有个疑问：就是key值明明在series里面，怎么判定的结果还是false呢？
如上截图（图3），哪位高手看到解答下？
A：pandas Series不支持这种in方法，可以将其转化为list，即 "Asia" in s.tolist() ，
或者使用pandas的==即可，s=="Asia"，返回的布尔型Series中如存在True，即表示存在。
当检查多个元素是，可以使用逻辑运算符 | 或者 isin，如下代码：
s.Continent == "Asia" | s.Continent == "Afria"
s.Continent.isin(["Asia", "Afria"])
如上两种方式都可获取布尔型series，以此作为布尔索引即可实现内容选择。
Q 4 ：一个有趣的问题，如图4和图5：关于iloc跟loc选取行标签的区别。目的：同样选取前四行
A：为此处的行索引就是数字索引。
再解释下iloc和loc：iloc表示根据索引数字位置查找，而loc是根据索引的值来查找。比如如下series：
0 1
1 2
2 8
这里的索引是0 1 2，而这些索引的位置也是 0 1 2，所以采用loc和iloc的结果是一样的。
如果有如下series:
us 1000
cn 2000
ua 2000
en 1000
这里的索引就是us cn ua en，而位置是0 1 2 3，使用iloc和loc访问的结果就不一样了啊。
Q 5 ：WorldIndex显示以洲汇总后的柱状图时，X轴设置为Continent后报错的图片（图6）.
注：列名拼写没有问题，是从csv文件中复制的列名
A：直接使用cc.plot(kind='bar', figsize=(15, 8))。要是需要指定画那个列的图，使用如下形式：worldIndex.groupby('Continent').Population.sum().plot(kind="bar")
关于这里之所以没有寿命和GDB是因为他们的数量太少，如果想显示可以将每列转化为百分比。
Q 6 ：请问SettingWithCopyWarning警告是什么原因，该怎么解决这个问题呢？
另外，这里的Warning已经在pandas的源码级了，可奇怪的是调用堆栈里为何没有显示触发问题的代码？这个能否通过某种设置显示整个堆栈？SettingWithCopyWarning报警的原因是新增的计算列不能在复制后的DataFrame里创建吗？
重新改了下代码，将sum列在tradeLogData里添加就没报警了
A1: 对的，增加新列直接使用 tradeLogData['sum']= xxx 的形式。不能在copy视图上添加新列。可以在原始dataframe增加。
Q 7 ：在第五课讲述dataframe的gdp定义中，我有点困惑。
gdp字典不是按照一条条记录来做字典的key:value对，而是已每个记录中的一个列作为键值对。当然了，读到dataframe后显示是对的，只是这么些有点反直觉。
请问这么写是有什么原因么？还是因为dataframe的输入需要？
A：其实两种方式都可以，只不过还要是访问行的key-value需要使用loc这个属性来访问。其实可以这样理解，列是这个dataframe的属性列，要最快访问，每一列的数据类型是相同的，但是要找每行的数据就会稍微麻烦点。总的来说和使用习惯有关吧。是不是感觉没听懂。记住这个用法就好了。
Q 8 : 在做5-1作业的时候，用布尔索引就出现这个问题（图7）。不知道哪里错了.
A：可以先仔细看下，Continent那一列的变量类型，数字型无法与字符型比较的。😊可以看下错误的字面，不可用的类型比较。
Q 9 ：在做5-3作业的时候出现TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot 报错，Google没找到解决办法
A：如果没猜错的话，这里的Africa的DataFrame是空的，原因：这行代码中，Africa = df[df.Continent == "Africa "] "Africa"似乎多了一个空格，其他几行也是类似。确认下是不是这个错误。
Q 10 ：请问如何把文件和代码放到一个文件夹里／第五课的数据怎么导入到python呢？
A：和普通的文件操作是一样的，可以拷贝至对应的文件夹下。或者在notebook环境中有个upload功能，也可以实现文件的上传。
Q 11 ：大家知道为什么使用numpy创建二维数组要用两个圆括号么？
另外随机的浮点数都是8位的是因为语言是64位的原因么？
A：里面的圆括号表示参数，这个参数是一个元组，可以回顾一下元组的表示方式。浮点数是8字节大小，每个字节8位，也就是64位大小，和语言没有直接关系，主要和计算机有关，太深入的计算机知识可不用探究。
元组和列表中的元素可以是int值，想更详细了解元组，可以看看这 https://www.w3cschool.cn/python/python-tuples.html
Q 12 ：图8，pandas新增一列做法。
疑问1：gdp_df["rank"] = "Top5 GDP" 为何输入这个，新增的数据是列而不是行？而gdp_df[0]切片获取的数据却是每一行的数据
疑问2: 需要新添加一行数据应该如何实现？含下面各项参数（"country": "capital":"population":"gdp":"continent": ），发现对于字典来说，add跟append都不支持。
A ：疑问1：这个当做规律记住就好了，算是设计者方便大家的使用。而没有局限于某些固有的思维。
问题2：可以使用append实现，先将字段转化为series的变量s，然后使用df = df.append(s)，即可实现添加。
Q 13 ：选做题读取文件时出现问题：FileNotFoundError: File b'WorldIndex.csv' does not exist
A ：确认下，文件和代码是否在同一文件夹下，以及文件名是否正确。
Q 14 ：为什么这里重新定义的colums没有大小写呢？
A ：拼错了columns
Q 15 ：照着打代码的时候发现了两个问题，在图片里（图10）👆🏻能否帮我解答一下？谢谢～
A：shape（0,3）是不是表示就是空的了，把>10 换成>=再加上print试试。
Q 16 ：运行着GDP数据就出现NaN的问题，上一个表格都没有问题
A ：‘GDP’这个字符改成小写，你应该是前面就是小写，这里的大写识别不出来。这里是使用gdb_df.columns的方式修改的，不是在创建的时候修改的，在创建的时候，需要和字典一致的，在创建之后呢？你就可以使用gdp_df.columns = []的形式对列名进行修改了。
Q 17 ：上面两个图（图13）所示，为何loc选列标签会有错误，但是选行标签却没问题
A ：.loc[["us"]] 应该使用双中括号
Q 18 : 图15，这里小括号行 ， 中括号为什么就不行呢？老是搞不清什么时候该中括号 ，什么时候该小括号。
A1：小括号是函数，中括号是定位
A2:（）&（）是讲and，or，not时，老师写的固定的表达法。我当定理记下来的，没必要研究那么细
Q 19 :上面两个图（图16，图17）所示，我这是哪里出问题了？
A：少了一个continent
今天整理的时候，遇到一个问题，跑去问老师，老师说，你到这个时候应该能够解答这个问题了。然而，我盯着它看十几分钟，脑子动不了。所以我放弃了那个问题。。。
唉 学习路上那个能力超强的怪兽又来了。。。祝我好运，多点耐心。
