Python解题思路代码

1. 程序的运行结果为:
   arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],[4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10, 11]])
   print('一：索引结果为：',arr[1,2:5])
   print('二：索引结果为：',arr[0:,2:])
   print('三；索引结果为：',arr[:,4])
   表1：meal_detail.csv
2. 程序的运行结果为:
   detail= pd.read_csv('meal_detail1.csv',encoding='gbk')print('一： ', detail.size)
   print('二：', detail.columns)
   print('三；', detail.shape)
3. 程序的运行结果为:
   detail= pd.read_csv('meal_detail1.csv',encoding='gbk')
   dishes_name = detail.iloc[:,3]orderDish = detail.loc[:,['order_id','dishes_name']]
   print('使用iloc提取列为：', dishes_name)
   print('使用loc提取order_id和dishes_name列的size为：', orderDish)
4. 程序的运行结果为:
   detail= pd.read_csv('meal_detail1.csv',encoding='gbk')detailGroup= detail[['order_id','counts','amounts']].groupby(by = 'order_id')
   print('订单详情表分组后每组的均值为：\n', detailGroup.mean().head())print('订单详情表分组后每组的大小为：','\n', detailGroup.size().head())（备注：detailGroup.mean()保留小数点后2位）
   

   

一：索引结果为： [6 7 8]
二：索引结果为： [[ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]
三；索引结果为： [ 5  8 11]
一：  28
二： Index(['order_id', 'dishes_name', 'counts', 'amounts'], dtype='object')
三； (7, 4)
使用iloc提取列为： 0    10
1    30
2    20
3    20
4     5
5    40
6    30
Name: amounts, dtype: int64
使用loc提取order_id和dishes_name列的size为：    order_id dishes_name
0       301        蒜蓉生蚝
1       301       蒙古烤鸡腿
2       413        大蒜苋菜
3       413       芝麻烤紫菜
4       413         蒜香包
5       417         白斩鸡
6       417        香烤牛排
订单详情表分组后每组的均值为：
             counts  amounts
order_id                   
301       3.000000     20.0
413       3.333333     15.0
417       1.000000     35.0
订单详情表分组后每组的大小为： 
 order_id
301    2
413    3
417    2
dtype: int64