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DA36. 总人数超过5的等级

描述

现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Name:用户名
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
Continuous_check_in_days:最近连续签到天数
Number_of_submissions:提交代码次数
Last_submission_time:最后一次提交题目日期
产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据,他想知道在人数大于5的条件下,各个等级都分别有多少人?

输入描述:

数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

输出描述:

按照等级顺序输出人数大于5的等级中每个等级的人数,输出包括最后的dtype。

原站题解

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Python 3 解法, 执行用时: 795ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",")
print(Nowcoder.groupby("Level").size() > 5)

Python 3 解法, 执行用时: 797ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-08-03

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
df=Nowcoder.groupby('Level').size()
df=df[df>5]
print(df)

Python 3 解法, 执行用时: 797ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')

a = Nowcoder.groupby('Level')['Nowcoder_ID'].count() > 5
 
print(a)

Python 3 解法, 执行用时: 799ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')

print(Nowcoder.groupby('Level')['Name'].count()>5)

Python 3 解法, 执行用时: 800ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-08-06

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')

print(Nowcoder.groupby('Level')['Name'].count()>5)

上一题