python专题练习

1、有1、2、3、4的数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少?

思路:1,2,3,4 组成三位数;互不相同;无重复数字

代码:

for i in range(1,5):
for j in range(1,5):
for k in range(1,5):
if((i != j) and (i !=k) and (j != k)):
print(i * 100 + j * 10 + k)


2、企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10%;利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可提成7.5%;20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%;40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%;60万到100万之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于

100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润I,求应发放奖金总数?

代码:

bonus1 = 100000 * 0.1
bonus2 = bonus1 + 100000 * 0.075
bonus4 = bonus2 +  200000 * 0.05
bonus6 = bonus4 +  200000 * 0.03
bonus10 = bonus6 + 400000 * 0.015


i = int(input("input again:\n"))


if i <= 100000:
    bonus = i * 0.1
elif i <= 200000:
    bonus = bonus1 + (i - 100000) * 0.075
elif i <= 400000:
   bonus = bonus2 + (i - 200000) * 0.05
elif i <= 600000:
    bonus = bonus4 + (i - 400000) * 0.03
elif i <= 1000000:
 bonus = bonus6 + (i - 600000) * 0.015
else:
  bonus = bonus10 + (i - 1000000) * 0.01
print ('bonus = ',bonus)


3、一个整数,它加上100后是一个完全平方数,再加上268又是一个完全平方数,请问该数是多少?

思路:假设该数在10000以内

代码:

import math

for i in range(10000):

x = int(math.sqrt(i + 100))

y = int(math.sqrt(i + 268))

if( x * x = i + 100) and (y * y == i + 268):

print(i)










### 关于Python数据清洗的专项练习及教程 #### 数据清洗的重要性 数据清洗是数据分析和机器学习项目的重要组成部分。通过清理不完整、错误或冗余的数据,可以提高模型性能并获得更可靠的结论。 --- #### 推荐的学习资源与实践方法 1. **官方文档** Pandas 官方文档提供了详尽的功能说明以及实际案例,适合初学者深入理解数据操作的基础功能[^3]。 2. **在线平台课程** 平台如 Coursera 和 edX 提供专门针对数据处理的课程,其中涵盖了大量基于真实世界场景的任务,帮助学员掌握数据清洗技能[^1]。 3. **书籍推荐** - 《Python for Data Analysis》 by Wes McKinney 是一本经典教材,书中详细讲解了利用 Pandas 进行高效数据管理的方法和技术。 - 另外,《Data Wrangling with Python》也是一本专注于解决日常数据整理难题的好书[^2]。 4. **实战演练** 使用公开可用的数据集来完成特定目标导向型的小项目是最好的方式之一。例如 Kaggle 上有许多免费提供给公众使用的高质量数据集合,非常适合用来测试自己的技术能力[^1]。 5. **具体实例解析** 以下是几个常见的数据清洗任务及其对应的解决方案: - **删除重复项**: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ &#39;A&#39;: [&#39;foo&#39;, &#39;bar&#39;, &#39;foo&#39;, &#39;bar&#39;], &#39;B&#39;: [1, 2, 3, 4], }) print(df.duplicated()) print(df.drop_duplicates()) ``` - **缺失值处理**: ```python df[&#39;age&#39;] = df[&#39;age&#39;].fillna(df[&#39;age&#39;].mean()) # 替换数值列中的NA为均值 df.fillna(method=&#39;ffill&#39;) # 前向填充法填补空缺值 ``` - **字符串预处理**: 当遇到包含多余空白字符或者大小写混杂的情况时,可采用以下手段统一格式化输入字段: ```python df[&#39;name&#39;] = df[&#39;name&#39;].str.strip().str.title() ``` - **日期时间转换**: 对于存储形式各异的时间戳序列,则需调用 `pd.to_datetime()` 函数将其标准化表示出来以便后续计算需求。 ```python df[&#39;purchase_date&#39;] = pd.to_datetime(df[&#39;purchase_date&#39;], format=&#39;%Y-%m-%d&#39;) ``` 以上每一步骤都附带相应代码片段便于理解和模仿执行。 --- #### 总结 综上所述,无论是理论知识还是动手实操方面都有丰富的资料可供参考学习;同时鼓励大家多尝试不同类型的挑战题目从而不断提升自我水平!
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