[{{mminutes}}:{{sseconds}}] X
Пользователь приглашает вас присоединиться к открытой игре игре с друзьями .
Python + DataFrame
(0)       Используют 33 человека

Комментарии

Ни одного комментария.
Написать тут
Описание:
Начальные тестовые задания в Яндекс.Практикуме по специальности Data Science
Автор:
Марафонолюбец
Создан:
6 мая 2020 в 20:20
Публичный:
Нет
Тип словаря:
Фразы
В этом режиме перемешиваться будут не слова, а целые фразы, разделенные переносом строки.
Содержание:
1 df = pd.read_csv('/datasets/music_project.csv')
2 df.head(10)
3 df.info()
4 df.shape
5 df.set_axis(['user_id', 'track_name', 'artist_name', 'genre_name', 'city', 'time', 'weekday'], axis='columns', inplace=True)
6 df.isnull().sum()
7 df['track_name'] = df['track_name'].fillna('unknown')
8 df.isnull().sum()
9 df['artist_name'] = df['artist_name'].fillna('unknown')
10 df.isnull().sum()
11 df.dropna(subset = ['genre_name'], inplace = True)
12 df.isnull().sum()
13 df.duplicated().sum()
14 df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)
15 df.duplicated().sum()
16 genres_list = df['genre_name'].unique()
17 def find_genre(name):
18 count = 0
19 for i in genres_list:
20 if i == name:
21 count += 1
22 return count
23 find_genre('hip')
24 find_genre('hip-hop')
25 def find_hip_hop(data, wrong):
26 data['genre_name'].replace(wrong, 'hiphop')
27 return data[data['genre_name'] == wrong]['genre_name'].count()
28 find_hip_hop(df, 'hip')
29 df.groupby('city')['genre_name'].count()
30 df.groupby('weekday')['genre_name'].count()
31 def number_tracks(data, weekday, city):
32 track_list = data[(data['weekday'] == weekday) & (data['city'] == city)]
33 track_list_count = track_list['genre_name'].count()
34 return track_list_count
35 mm = number_tracks(df, 'Monday', 'Moscow')
36 ms = number_tracks(df, 'Monday', 'Saint-Petersburg')
37 wm = number_tracks(df, 'Wednesday', 'Moscow')
38 ws = number_tracks(df, 'Wednesday', 'Saint-Petersburg')
39 fm = number_tracks(df, 'Friday', 'Moscow')
40 fs = number_tracks(df, 'Friday', 'Saint-Petersburg')
41 number_tracks_table = pd.DataFrame(data = [['Moscow', mm, mw, mf], ['Saint-Petersburg', ms, ws, fs]], columns=['city', 'monday', 'wednesday', 'friday'])
42 moscow_general = df[df['city'] == 'Moscow']
43 spb_general = df[df['city'] == 'Saint-Petersburg']
44 def genre_weekday(df, day, time1, time2):
45 genre_list = df[(df['weekday'] == day) & (time2 > df['time'] > time1)]
46 genre_list_sorted = genre_list.groupby('genre_name')['genre_name'].count()
47 return genre_list_sorted
48 genre_weekday(moscow_general, 'Monday', 7, 11)

Связаться
Выделить
Выделите фрагменты страницы, относящиеся к вашему сообщению
Скрыть сведения
Скрыть всю личную информацию
Отмена