Как убрать квадратные скобки в python при выводе списка

Убрать квадратные скобки

Как убрать из списка все квадратные скобки и кавычки?
Я выводила построчно список студентов из конкретной группы. my_len = ],],]] for i in my_len.

Что означают квадратные скобки в коде
n = int(input()) r = *4+ n -= 60*(n//60) r = n//20 n -= 20*(n//20) r = n//10 n -= 10*(n//10).

Зачем нужны квадратные скобки в данном коде?
def total(initial=5, *numbers, **keywords): count = initial for number in numbers: count.

Регистрация: 09.01.2020
Сообщений: 1
та же проблема
Регистрация: 29.10.2016
Сообщений: 22

Сообщение было отмечено Balaclava как решение

Решение

Думаю split и join не помогут вам. Вы получаете вывод в квадратных скобках потому как получаете результат в виде списка. Вы можете перебрать элементы списка с помощью цикла и тогда соединить все их в строку.

Добавлено через 10 минут

1 2 3 4

n = int(input()) squares = [i ** 2 for i in range(n)] res = ''.join(str(e) for e in squares) print(res)

возможно это то что вам нужно
Просто Лис

5318 / 3332 / 1021
Регистрация: 17.05.2012
Сообщений: 9,765
Записей в блоге: 9

print(*squares)

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Как заменить в текстовом файле все круглые скобки на квадратные
Как заменить в текстовом файле все круглые скобки на квадратные

Обработка строк: взять все слова, которые состоят из заглавных букв, в квадратные скобки
Здравствуйте,разбираюсь с работой строк в Python,и слегка застряг на одном задании. Задание.

Как убрать скобки
Задача: Компьютерный формат даты и времени состоит только из чисел, например: 21.05.2018 16:30.

Как убрать скобки ?
Всем привет, как убрать скобки при выводе массива. ничего не помогает import urllib from urllib.

Убрать из вывода объемлющие круглые скобки
Доброго времени суток. Подскажите пожалуйста,вот программа работает, но что нужно сделать,чтобы.

Как убрать фигурные скобки из списка
Здравствуйте! Написал программу. Но в списках стоят фигурные скобки. Как их убрать? Файл могу.

sqlite3 выводит пустые квадратные скобки
пишу бота для телеграмма, столкнулся с проблемой что при запросе в базу данных выводятся пустые.

Python-сообщество

• Начало
• » Python для новичков
• » Удалить символ в строке, столбце

#1 Янв. 7, 2022 12:43:17

AleksandrM Зарегистрирован: 2021-12-04 Сообщения: 22 Репутация: 0 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

Здравствуйте.
Не получается удалить символ в конкретном столбце и в конкретной строке введенной пользователем.
И в выводе появляются запятые и квадратные скобки. Как выполнить вывод без них ?

size = map(int, input(f'введите кол-во случайных символов в строке (через запятую, в след. строке и т.д.: ').split(',')) res = [[randint(0, 9) for i in range(s)] for s in size] for a in res: for z in a: print(z, end=' ') print() c, v = int(input('Удалить строку №: ')), int(input('Удалить столбец №: ')) del res[c - 1] for row in res: del row[v - 1] print(*res, sep='\n') 

У меня удаляется сначала вся строка, а потом все столбцы введенные пользователем.

Отредактировано AleksandrM (Янв. 7, 2022 12:45:05)

#2 Янв. 7, 2022 13:38:01

FishHook От: Зарегистрирован: 2011-01-08 Сообщения: 8312 Репутация: 568 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

по-моему всё верно

#3 Янв. 7, 2022 14:26:48

AleksandrM Зарегистрирован: 2021-12-04 Сообщения: 22 Репутация: 0 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

Не могу от скобок и запятых (в выводе) избавиться, и как конкретно удалить символ (не весь столбец) ?

#4 Янв. 7, 2022 14:42:14

FishHook От: Зарегистрирован: 2011-01-08 Сообщения: 8312 Репутация: 568 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

AleksandrM
вы и удаляете символ. Но так как вы удаляете символ в каждой строке, то удаляется столбец

s = [1, 2, 3, 4, 5] print(' '.join(str(i) for i in s)) 

#5 Янв. 7, 2022 17:29:22

AleksandrM Зарегистрирован: 2021-12-04 Сообщения: 22 Репутация: 0 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

А как реализовать, например удалить конкретно 5 ( в первом столбце, первой строки), из вашего скриншота ?

Отредактировано AleksandrM (Янв. 7, 2022 17:30:01)

#6 Янв. 7, 2022 18:46:35

FishHook От: Зарегистрирован: 2011-01-08 Сообщения: 8312 Репутация: 568 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

AleksandrM
Мне кажется, вы вообще неправильно понимаете задание. В питоне удаление элемента списка встречается в очень ограниченном круге задач. Гораздо чаще просто строят новый список на основании старого. Если какие-то элементы не нужны, то их просто не включают в новый список.

#7 Янв. 7, 2022 19:57:16

py.user.next От: Зарегистрирован: 2010-04-29 Сообщения: 9596 Репутация: 836 Профиль Отправить e-mail

Удалить символ в строке, столбце

Вообще, ввод чего-то, преобразование чего-то и вывод чего-то не должны быть связаны между собой вообще никак. То есть ввод не должен знать, что будет делаться с введёнными данными, будут ли они преобразовываться и будут ли они выводиться. Преобразования не должны знать, когда данные были введены и как, и куда эти данные потом пойдут после преобразований и будут ли вообще выводиться. Вывод не должен знать, откуда пришли данные и что с ними делали, вводили ли их и преобразовывали ли их.

Поэтому, например, вот у тебя двумерный список

arr = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] 

Введён он или будет ли он выводиться — неважно.

Тебе нужно удалить из него четвёрку, ты делаешь так

>>> arr = [ . [1, 2, 3], . [4, 5, 6], . [7, 8, 9] . ] >>> >>> i, j = 2, 1 >>> del arr[i - 1][j - 1] >>> >>> arr [[1, 2, 3], [5, 6], [7, 8, 9]] >>> 

Вот она удалена. Индексы делаем не с нуля потому, что работаем с массивом математически, а не как программисты. В математике индексы начинаются с единицы (натуральные числа).

Дальше ты уже решаешь, будешь ли ты его выводить и как ты его будешь выводить, если будешь выводить. Дальше можно его и не выводить, а продолжать преобразовывать дальше. Ни одно преобразование не знает про следующие действия, которые будут производиться, вывод это или ещё какие-то преобразования.

Удалить элемент можно и так

>>> arr = [ . [1, 2, 3], . [4, 5, 6], . [7, 8, 9] . ] >>> >>> i, j = 2, 1 >>> arr[i - 1][j - 1] = None >>> >>> arr [[1, 2, 3], [None, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> 

Тогда размерность массива сохраняется. И при выводе или других преобразованиях можно учитывать, что элемент не существует, когда он равен None.

А то, что он у тебя выводит список с квадратными скобками и запятыми, происходит из-за того, что ты просто не заморочился с выводом, тогда как выводу нужно уделить отдельное внимание.

Вот вывод списка, про который выводу ничего не известно

>>> arr = [ . [1, 2, 3], . [None, 5, 6], . [7, 8, 9] . ] >>> >>> for i in arr: . for j in i: . if j is None: . print('.', end=' ') . else: . print(j, end=' ') . print() . 1 2 3 . 5 6 7 8 9 >>> 

Откуда там None, вывод не знает; он просто делает своё дело.

Отредактировано py.user.next (Янв. 7, 2022 19:58:22)

Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas

Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.

1. Что такое Pandas и зачем он нужен
2. Структуры данных: серии и датафреймы
3. Создаем датафреймы и загружаем в них данные
4. Исследуем загруженные данные
5. Получаем данные из датафреймов
6. Считаем производные метрики
7. Объединяем несколько датафреймов
8. Решаем задачу

Что такое Pandas и зачем он нужен

Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.

Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.

> with open('file.csv') as f: . content = f.readlines() . content = [x.split(',').replace('\n','') for x in content]

В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:

> data = pd.read_csv('file.csv')

Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.

Структуры данных: серии и датафреймы

Серии — одномерные массивы данных. Они очень похожи на списки, но отличаются по поведению — например, операции применяются к списку целиком, а в сериях — поэлементно.

То есть, если список умножить на 2, получите тот же список, повторенный 2 раза.

> vector = [1, 2, 3] > vector * 2 [1, 2, 3, 1, 2, 3]

А если умножить серию, ее длина не изменится, а вот элементы удвоятся.

> import pandas as pd > series = pd.Series([1, 2, 3]) > series * 2 0 2 1 4 2 6 dtype: int64

Обратите внимание на первый столбик вывода. Это индекс, в котором хранятся адреса каждого элемента серии. Каждый элемент потом можно получать, обратившись по нужному адресу.

> series = pd.Series(['foo', 'bar']) > series[0] 'foo'

Еще одно отличие серий от списков — в качестве индексов можно использовать произвольные значения, это делает данные нагляднее. Представим, что мы анализируем помесячные продажи. Используем в качестве индексов названия месяцев, значениями будет выручка:

> months = ['jan', 'feb', 'mar', 'apr'] > sales = [100, 200, 300, 400] > data = pd.Series(data=sales, index=months) > data jan 100 feb 200 mar 300 apr 400 dtype: int64

Теперь можем получать значения каждого месяца:

> data['feb'] 200

Так как серии — одномерный массив данных, в них удобно хранить измерения по одному. На практике удобнее группировать данные вместе. Например, если мы анализируем помесячные продажи, полезно видеть не только выручку, но и количество проданных товаров, количество новых клиентов и средний чек. Для этого отлично подходят датафреймы.

Датафреймы — это таблицы. У их есть строки, колонки и ячейки.

Технически, колонки датафреймов — это серии. Поскольку в колонках обычно описывают одни и те же объекты, то все колонки делят один и тот же индекс:

> months = ['jan', 'feb', 'mar', 'apr'] > sales = < . 'revenue': [100, 200, 300, 400], . 'items_sold': [23, 43, 55, 65], . 'new_clients': [10, 20, 30, 40] . >> sales_df = pd.DataFrame(data=sales, index=months) > sales_df revenue items_sold new_clients jan 100 23 10 feb 200 43 20 mar 300 55 30 apr 400 65 40

Объясню, как создавать датафреймы и загружать в них данные.

Создаем датафреймы и загружаем данные

Бывает, что мы не знаем, что собой представляют данные, и не можем задать структуру заранее. Тогда удобно создать пустой датафрейм и позже наполнить его данными.

> df = pd.DataFrame()

А иногда данные уже есть, но хранятся в переменной из стандартного Python, например, в словаре. Чтобы получить датафрейм, эту переменную передаем в ту же команду:

> df = pd.DataFrame(data=sales, index=months))

Случается, что в некоторых записях не хватает данных. Например, посмотрите на список goods_sold — в нём продажи, разбитые по товарным категориям. За первый месяц мы продали машины, компьютеры и программное обеспечение. Во втором машин нет, зато появились велосипеды, а в третьем снова появились машины, но велосипеды исчезли:

> goods_sold = [ . , . , . . ]

Если загрузить данные в датафрейм, Pandas создаст колонки для всех товарных категорий и, где это возможно, заполнит их данными:

> pd.DataFrame(goods_sold) bicycles cars computers soft 0 NaN 1.0 10 3 1 1.0 NaN 4 5 2 NaN 2.0 6 3

Обратите внимание, продажи велосипедов в первом и третьем месяце равны NaN — расшифровывается как Not a Number. Так Pandas помечает отсутствующие значения.

Теперь разберем, как загружать данные из файлов. Чаще всего данные хранятся в экселевских таблицах или csv-, tsv- файлах.

Экселевские таблицы читаются с помощью команды pd.read_excel() . Параметрами нужно передать адрес файла на компьютере и название листа, который нужно прочитать. Команда работает как с xls, так и с xlsx:

> pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Файлы формата csv и tsv — это текстовые файлы, в которых данные отделены друг от друга запятыми или табуляцией:

# CSV month,customers,sales feb,10,200 # TSV month\tcustomers\tsales feb\t10\t200

Оба читаются с помощью команды .read_csv() , символ табуляции передается параметром sep (от англ. separator — разделитель):

> pd.read_csv('file.csv') > pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

При загрузке можно назначить столбец, который будет индексом. Представьте, что мы загружаем таблицу с заказами. У каждого заказа есть свой уникальный номер, Если назначим этот номер индексом, сможем выгружать данные командой df[order_id] . Иначе придется писать фильтр df[df[‘id’] == order_id ] .

О том, как получать данные из датафреймов, я расскажу в одном из следующих разделов. Чтобы назначить колонку индексом, добавим в команду read_csv() параметр index_col , равный названию нужной колонки:

> pd.read_csv('file.csv', index_col='id')

После загрузки данных в датафрейм, хорошо бы их исследовать — особенно, если они вам незнакомы.

Исследуем загруженные данные

Представим, что мы анализируем продажи американского интернет-магазина. У нас есть данные о заказах и клиентах. Загрузим файл с продажами интернет-магазина в переменную orders . Раз загружаем заказы, укажем, что колонка id пойдет в индекс:

> orders = pd.read_csv('orders.csv', index_col='id')

Расскажу о четырех атрибутах, которые есть у любого датафрейма: .shape , .columns , .index и .dtypes .

.shape показывает, сколько в датафрейме строк и колонок. Он возвращает пару значений (n_rows, n_columns) . Сначала идут строки, потом колонки.

> orders.shape (5009, 5)

В датафрейме 5009 строк и 5 колонок.

Окей, масштаб оценили. Теперь посмотрим, какая информация содержится в каждой колонке. С помощью .columns узнаем названия колонок:

> orders.columns Index(['order_date', 'ship_mode', 'customer_id', 'sales'], dtype='object')

Теперь видим, что в таблице есть дата заказа, метод доставки, номер клиента и выручка.

С помощью .dtypes узнаем типы данных, находящихся в каждой колонке и поймем, надо ли их обрабатывать. Бывает, что числа загружаются в виде текста. Если мы попробуем сложить две текстовых значения ‘1’ + ‘1’ , то получим не число 2, а строку ’11’ :

> orders.dtypes order_date object ship_mode object customer_id object sales float64 dtype: object

Тип object — это текст, float64 — это дробное число типа 3,14.

C помощью атрибута .index посмотрим, как называются строки:

> orders.index Int64Index([100006, 100090, 100293, 100328, 100363, 100391, 100678, 100706, 100762, 100860, . 167570, 167920, 168116, 168613, 168690, 168802, 169320, 169488, 169502, 169551], dtype='int64', name='id', length=5009)

Ожидаемо, в индексе датафрейма номера заказов: 100762, 100860 и так далее.

В колонке sales хранится стоимость каждого проданного товара. Чтобы узнать разброс значений, среднюю стоимость и медиану, используем метод .describe() :

> orders.describe() sales count 5009.0 mean 458.6 std 954.7 min 0.6 25% 37.6 50% 152.0 75% 512.1 max 23661.2

Наконец, чтобы посмотреть на несколько примеров записей датафрейма, используем команды .head() и .sample() . Первая возвращает 6 записей из начала датафрейма. Вторая — 6 случайных записей:

> orders.head() order_date ship_mode customer_id sales id 100006 2014-09-07 Standard DK-13375 377.970 100090 2014-07-08 Standard EB-13705 699.192 100293 2014-03-14 Standard NF-18475 91.056 100328 2014-01-28 Standard JC-15340 3.928 100363 2014-04-08 Standard JM-15655 21.376

Получив первое представление о датафреймах, теперь обсудим, как доставать из него данные.

Получаем данные из датафреймов

Данные из датафреймов можно получать по-разному: указав номера колонок и строк, использовав условные операторы или язык запросов. Расскажу подробнее о каждом способе.

Указываем нужные строки и колонки

Продолжаем анализировать продажи интернет-магазина, которые загрузили в предыдущем разделе. Допустим, я хочу вывести столбец sales . Для этого название столбца нужно заключить в квадратные скобки и поставить после них названия датафрейма: orders[‘sales’] :

> orders['sales'] id 100006 377.970 100090 699.192 100293 91.056 100328 3.928 100363 21.376 100391 14.620 100678 697.074 100706 129.440 . 

Обратите внимание, результат команды — новый датафрейм с таким же индексом.

Если нужно вывести несколько столбцов, в квадратные скобки нужно вставить список с их названиями: orders[[‘customer_id’, ‘sales’]] . Будьте внимательны: квадратные скобки стали двойными. Первые — от датафрейма, вторые — от списка:

> orders[['customer_id', 'sales']] customer_id sales id 100006 DK-13375 377.970 100090 EB-13705 699.192 100293 NF-18475 91.056 100328 JC-15340 3.928 100363 JM-15655 21.376 100391 BW-11065 14.620 100363 KM-16720 697.074 100706 LE-16810 129.440 . 

Перейдем к строкам. Их можно фильтровать по индексу и по порядку. Например, мы хотим вывести только заказы 100363, 100391 и 100706, для этого есть команда .loc[] :

> show_these_orders = ['100363', '100363', '100706'] > orders.loc[show_these_orders] order_date ship_mode customer_id sales id 100363 2014-04-08 Standard JM-15655 21.376 100363 2014-04-08 Standard JM-15655 21.376 100706 2014-12-16 Second LE-16810 129.440

А в другой раз бывает нужно достать просто заказы с 1 по 3 по порядку, вне зависимости от их номеров в таблицемы. Тогда используют команду .iloc[] :

> show_these_orders = [1, 2, 3] > orders.iloc[show_these_orders] order_date ship_mode customer_id sales id 100090 2014-04-08 Standard JM-15655 21.376 100293 2014-04-08 Standard JM-15655 21.376 100328 2014-12-16 Second LE-16810 129.440

Можно фильтровать датафреймы по колонкам и столбцам одновременно:

> columns = ['customer_id', 'sales'] > rows = ['100363', '100363', '100706'] > orders.loc[rows][columns] customer_id sales id 100363 JM-15655 21.376 100363 JM-15655 21.376 100706 LE-16810 129.440 . 

Часто вы не знаете заранее номеров заказов, которые вам нужны. Например, если задача — получить заказы, стоимостью более 1000 рублей. Эту задачу удобно решать с помощью условных операторов.

Если — то. Условные операторы

Задача: нужно узнать, откуда приходят самые большие заказы. Начнем с того, что достанем все покупки стоимостью более 1000 долларов:

> filter_large = orders['sales'] > 1000 > orders.loc[filter_slarge] order_date ship_mode customer_id sales id 101931 2014-10-28 First TS-21370 1252.602 102673 2014-11-01 Standard KH-16630 1044.440 102988 2014-04-05 Second GM-14695 4251.920 103100 2014-12-20 First AB-10105 1107.660 103310 2014-05-10 Standard GM-14680 1769.784 . 

Помните, в начале статьи я упоминал, что в сериях все операции применяются по-элементно? Так вот, операция orders[‘sales’] > 1000 идет по каждому элементу серии и, если условие выполняется, возвращает True . Если не выполняется — False . Получившуюся серию мы сохраняем в переменную filter_large .

Вторая команда фильтрует строки датафрейма с помощью серии. Если элемент filter_large равен True , заказ отобразится, если False — нет. Результат — датафрейм с заказами, стоимостью более 1000 долларов.

Интересно, сколько дорогих заказов было доставлено первым классом? Добавим в фильтр ещё одно условие:

> filter_large = df['sales'] > 1000 > filter_first_class = orders['ship_mode'] == 'First' > orders.loc[filter_large & filter_first_class] order_date ship_mode customer_id sales id 101931 2014-10-28 First TS-21370 1252.602 103100 2014-12-20 First AB-10105 1107.660 106726 2014-12-06 First RS-19765 1261.330 112158 2014-12-02 First DP-13165 1050.600 116666 2014-05-08 First KT-16480 1799.970 . 

Логика не изменилась. В переменную filter_large сохранили серию, удовлетворяющую условию orders[‘sales’] > 1000 . В filter_first_class — серию, удовлетворяющую orders[‘ship_mode’] == ‘First’ .

Затем объединили обе серии с помощью логического ‘И’: filter_first_class & filter_first_class . Получили новую серию той же длины, в элементах которой True только у заказов, стоимостью больше 1000, доставленных первым классом. Таких условий может быть сколько угодно.

Язык запросов

Еще один способ решить предыдущую задачу — использовать язык запросов. Все условия пишем одной строкой ‘sales > 1000 & ship_mode == ‘First’ и передаем ее в метод .query() . Запрос получается компактнее.

> orders.query('sales > 1000 & ship_mode == First') order_date ship_mode customer_id sales id 101931 2014-10-28 First TS-21370 1252.602 103100 2014-12-20 First AB-10105 1107.660 106726 2014-12-06 First RS-19765 1261.330 112158 2014-12-02 First DP-13165 1050.600 116666 2014-05-08 First KT-16480 1799.970 . 

Отдельный кайф: значения для фильтров можно сохранить в переменной, а в запросе сослаться на нее с помощью символа @: sales > @sales_filter .

> sales_filter = 1000 > ship_mode_filter = 'First' > orders.query('sales > @sales_filter & ship_mode > @ship_mode_filter') order_date ship_mode customer_id sales id 101931 2014-10-28 First TS-21370 1252.602 103100 2014-12-20 First AB-10105 1107.660 106726 2014-12-06 First RS-19765 1261.330 112158 2014-12-02 First DP-13165 1050.600 116666 2014-05-08 First KT-16480 1799.970 . 

Разобравшись, как получать куски данных из датафрейма, перейдем к тому, как считать агрегированные метрики: количество заказов, суммарную выручку, средний чек, конверсию.

Считаем производные метрики

Задача: посчитаем, сколько денег магазин заработал с помощью каждого класса доставки. Начнем с простого — просуммируем выручку со всех заказов. Для этого используем метод .sum() :

> orders['sales'].sum() 2297200.8603000003

Добавим класс доставки. Перед суммированием сгруппируем данные с помощью метода .groupby() :

> orders.groupby('ship_mode')['sales'].sum() ship_mode First 3.514284e+05 Same Day 1.283631e+05 Second 4.591936e+05 Standard 1.358216e+06

3.514284e+05 — научный формат вывода чисел. Означает 3.51 * 10 5 . Нам такая точность не нужна, поэтому можем сказать Pandas, чтобы округлял значения до сотых:

> pd.options.display.float_format = ''.format > orders.groupby('ship_mode')['sales'].sum() ship_mode First 351,428.4 Same Day 128,363.1 Second 459,193.6 Standard 1,358,215.7

Другое дело. Теперь видим сумму выручки по каждому классу доставки. По суммарной выручке неясно, становится лучше или хуже. Добавим разбивку по датам заказа:

> orders.groupby(['ship_mode', 'order_date'])['sales'].sum() ship_mode order_date First 2014-01-06 12.8 2014-01-11 9.9 2014-01-14 62.0 2014-01-15 149.9 2014-01-19 378.6 2014-01-26 152.6 . 

Видно, что выручка прыгает ото дня ко дню: иногда 10 долларов, а иногда 378. Интересно, это меняется количество заказов или средний чек? Добавим к выборке количество заказов. Для этого вместо .sum() используем метод .agg() , в который передадим список с названиями нужных функций.

> orders.groupby(['ship_mode', 'order_date'])['sales'].agg(['sum', 'count']) sum count ship_mode order_date First 2014-01-06 12.8 1 2014-01-11 9.9 1 2014-01-14 62.0 1 2014-01-15 149.9 1 2014-01-19 378.6 1 2014-01-26 152.6 1 . 

Ого, получается, что это так прыгает средний чек. Интересно, а какой был самый удачный день? Чтобы узнать, отсортируем получившийся датафрейм: выведем 10 самых денежных дней по выручке:

> orders.groupby(['ship_mode', 'order_date'])['sales'].agg(['sum']).sort_values(by='sum', ascending=False).head(10) sum ship_mode order_date Standard 2014-03-18 26,908.4 2016-10-02 18,398.2 First 2017-03-23 14,299.1 Standard 2014-09-08 14,060.4 First 2017-10-22 13,716.5 Standard 2016-12-17 12,185.1 2017-11-17 12,112.5 2015-09-17 11,467.6 2016-05-23 10,561.0 2014-09-23 10,478.6 

Команда разрослась, и её теперь неудобно читать. Чтобы упростить, можно разбить её на несколько строк. В конце каждой строки ставим обратный слеш \ :

> orders \ . .groupby(['ship_mode', 'order_date'])['sales'] \ . .agg(['sum']) \ . .sort_values(by='sum', ascending=False) \ . .head(10) sum ship_mode order_date Standard 2014-03-18 26,908.4 2016-10-02 18,398.2 First 2017-03-23 14,299.1 Standard 2014-09-08 14,060.4 First 2017-10-22 13,716.5 Standard 2016-12-17 12,185.1 2017-11-17 12,112.5 2015-09-17 11,467.6 2016-05-23 10,561.0 2014-09-23 10,478.6 

В самый удачный день — 18 марта 2014 года — магазин заработал 27 тысяч долларов с помощью стандартного класса доставки. Интересно, откуда были клиенты, сделавшие эти заказы? Чтобы узнать, надо объединить данные о заказах с данными о клиентах.

Объединяем несколько датафреймов

До сих пор мы смотрели только на таблицу с заказами. Но ведь у нас есть еще данные о клиентах интернет-магазина. Загрузим их в переменную customers и посмотрим, что они собой представляют:

> customers = pd.read_csv('customers.csv', index='id') > customers.head() name segment state city id CG-12520 Claire Gute Consumer Kentucky Henderson DV-13045 Darrin Van Huff Corporate California Los Angeles SO-20335 Sean O'Donnell Consumer Florida Fort Lauderdale BH-11710 Brosina Hoffman Consumer California Los Angeles AA-10480 Andrew Allen Consumer North Carolina Concord

Мы знаем тип клиента, место его проживания, его имя и имя контактного лица. У каждого клиента есть уникальный номер id . Этот же номер лежит в колонке customer_id таблицы orders . Значит мы можем найти, какие заказы сделал каждый клиент. Например, посмотрим, заказы пользователя CG-12520 :

> cust_filter = 'CG-12520' > orders.query('customer_id == @cust_filter') order_date ship_mode customer_id sales id CA-2016-152156 2016-11-08 Second CG-12520 993.90 CA-2017-164098 2017-01-26 First CG-12520 18.16 US-2015-123918 2015-10-15 Same Day CG-12520 136.72

Вернемся к задаче из предыдущего раздела: узнать, что за клиенты, которые сделали 18 марта заказы со стандартной доставкой. Для этого объединим таблицы с клиентами и заказами. Датафреймы объединяют с помощью методов .concat() , .merge() и .join() . Все они делают одно и то же, но отличаются синтаксисом — на практике достаточно уметь пользоваться одним из них.

Покажу на примере .merge() :

> new_df = pd.merge(orders, customers, how='inner', left_on='customer_id', right_index=True) > new_df.columns Index(['order_date', 'ship_mode', 'customer_id', 'sales', 'name', 'segment', 'state', 'city'], dtype='object')

В .merge() я сначала указал названия датафреймов, которые хочу объединить. Затем уточнил, как именно их объединить и какие колонки использовать в качестве ключа.

Ключ — это колонка, связывающая оба датафрейма. В нашем случае — номер клиента. В таблице с заказами он в колонке customer_id , а таблице с клиентами — в индексе. Поэтому в команде мы пишем: left_on=’customer_id’, right_index=True .

Решаем задачу

Закрепим полученный материал, решив задачу. Найдем 5 городов, принесших самую большую выручку в 2016 году.

Для начала отфильтруем заказы из 2016 года:

> orders_2016 = orders.query("order_date >= '2016-01-01' & order_date orders_2016.head() order_date ship_mode customer_id sales id 100041 2016-11-20 Standard BF-10975 328.5 100083 2016-11-24 Standard CD-11980 24.8 100153 2016-12-13 Standard KH-16630 63.9 100244 2016-09-20 Standard GM-14695 475.7 100300 2016-06-24 Second MJ-17740 4,823.1

Город — это атрибут пользователей, а не заказов. Добавим информацию о пользователях:

> with_customers_2016 = pd.merge(customers, orders_2016, how='inner', left_index=True, right_on='customer_id')

Cруппируем получившийся датафрейм по городам и посчитаем выручку:

> grouped_2016 = with_customers_2016.groupby('city')['sales'].sum() > grouped_2016.head() city Akron 1,763.0 Albuquerque 692.9 Amarillo 197.2 Arlington 5,672.1 Arlington Heights 14.1 Name: sales, dtype: float64

Отсортируем по убыванию продаж и оставим топ-5:

> top5 = grouped_2016.sort_values(ascending=False).head(5) > print(top5) city New York City 53,094.1 Philadelphia 39,895.5 Seattle 33,955.5 Los Angeles 33,611.1 San Francisco 27,990.0 Name: sales, dtype: float64

Возьмите данные о заказах и покупателях и посчитайте:

1. Сколько заказов, отправлено первым классом за последние 5 лет?
2. Сколько в базе клиентов из Калифорнии?
3. Сколько заказов они сделали?
4. Постройте сводную таблицу средних чеков по всем штатам за каждый год.

Через некоторое время выложу ответы в Телеграме. Подписывайтесь, чтобы не пропустить ответы и новые статьи.

Кстати, большое спасибо Александру Марфицину за то, что помог отредактировать статью.

Как убрать из списка все квадратные скобки и кавычки?

Я выводила построчно список студентов из конкретной группы.

1 2 3 4 5

my_len = [["БО-331101",["Акулова Алена", "Бабушкина Ксения"]],["БОВ-421102",[]],["БО-331103",[]]] for i in my_len: if i[0].startswith("БО-331101"): print(*i)

Весь этот кусочек с ещё двумя квадратными скобками является 0-ым по индексу элементом списка (я проверила через вывод).

1 2 3

print(my_len[0]) #[["БО-331101",["Акулова Алена", "Бабушкина Ксения"]] - это my_len[0]

Выводится по коду вот так:

БО-331101 ['Акулова Алена', 'Бабушкина Ксения']

Как можно убрать скобки и кавычки в фамилиях и именах? Выводить всё через запятую?

БО-331101, Акулова Алена, Бабушкина Ксения

Лучшие ответы ( 1 )
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:

Как убрать квадратные скобки?
Не могу записать формулу \sum_^<> (x_<>)<>^ * y<>_ (приложил еще фото на всякий.

Убрать квадратные скобки
n = int(input()) squares = print(squares) При выводе программа выводит следующее: Пример -.

Как обратиться к элементу списка list згая его индекс через квадратные скобки
Мне нужно взаимодействовать с конкретными элементами списка, я давно это делал и посню что в.

Как заменить в текстовом файле все круглые скобки на квадратные
Как заменить в текстовом файле все круглые скобки на квадратные

36829 / 19877 / 4166
Регистрация: 12.02.2012
Сообщений: 33,013
Записей в блоге: 13

Сообщение было отмечено Скопа как решение

Решение

1 2 3 4 5 6 7 8 9

def task(lst): for sub in lst: res=sub[0] for x in sub[1]: if len(x)>0: res=res+", "+x print(res) task([["БО-331101",["Акулова Алена", "Бабушкина Ксения"]],["БОВ-421102",[]],["БО-331103",[]]])

4973 / 3209 / 1125
Регистрация: 21.03.2016
Сообщений: 7,939

Сообщение от Скопа

Я выводила построчно список студентов из конкретной группы
зачем вы его туда так запихнули. словари вам не знакомы?
Регистрация: 19.12.2020
Сообщений: 214

Semen-Semenich, я знаю про словари, но это не мой список, а условие задания. По условию информация была дана вот так. Следовательно, должен существовать какой-то способ решить задание без преобразований, в том виде, в каком его дали?

Catstail, спасибо

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Как убрать кавычки из названия элемента списка?
import os filename = os.listdir(‘c:\\Files\\Text1’) file = open(filename) Выдаёт ошибку .

Как убрать фигурные скобки из списка
Здравствуйте! Написал программу. Но в списках стоят фигурные скобки. Как их убрать? Файл могу.

Удалить из заданного текста все части, заключенные в квадратные скобки.
Написать программу, удаляющую из заданного текста все части, заключенные в квадратные скобки.

Удалить из строки все цифры и заключить строку в квадратные скобки
помогите пожалуйста разработать программу в Delphi для решения задачи: Дана строка символов.

Почему все после оператора присвоения взято в квадратные скобки?
li = new_li = print(new_li) new_li = print (new_li) в строке ‘new_li=’ почему все.

Обработка строк: взять все слова, которые состоят из заглавных букв, в квадратные скобки
Здравствуйте,разбираюсь с работой строк в Python,и слегка застряг на одном задании. Задание.