[大数据]??仅剩20分钟挑战一道Pandas面试题??生死竞速??简直刺激?

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昨晚有位童鞋一道Pandas面试题完全没有思路不会做，通过黄同学找到我时，这道题目离提交答案仅剩20分钟，不过我最终还是在15分钟之内解决了问题，这整个过程简直是刺激~😱😱😱

原题题目如下：

最终要求输出：

要在20分钟内解决这个问题，对于我来说最困难的第一步就是理解题意，作为一名英文渣渣，硬看这个还是理解的太慢。ε＝ε＝ε＝(#>д<)ﾉ啊啊啊，简直是生死竞速啊，怎么办？

最终我使用了腾讯翻译官进行辅助，翻译结果如下：

有了图片翻译工具，这个题目总算理解了。

我总结一下四个规则要求：对于每一天的每一支股票，会有N个来源的价格，去掉空值后优先选择最频繁出现的价格，出现次数全部一样时选择来源id最小的价格，当天该股票全部都是空值时，选择前一个交易日的价格。

搞清楚了规则就可以开始整理数据了，这里我手敲编辑了数据为：

保存Excel文件。

已经耗时10分钟了😧怎么办？怎么办？😱

不过也已经到了我最擅长的编码阶段，开干吧???

首先使用pandas读取数据：

import?pandas?as?pd

df?=?pd.read_excel("股票数据.xlsx")
df

这四个规则，直接使用pandas本身的方法会导致代码较为臃肿。由于时间紧迫，这里我直接使用万能的循环来解决这个问题，最终完整代码如下：

result?=?[]
for?(date,?ticker),?split?in?df.groupby(["date",?"ticker"]):
????prices?=?split.price.mode()
????if?prices.shape[0]?>?0:
????????price?=?split.price.mode().iat[0]
????else:
????????price?=?last
????result.append((date,?ticker,?price))
????last?=?price
result?=?pd.DataFrame(result,?columns=["date",?"ticker",?"price"])
result

结果：

可以看到结果满足题目的四点规则要求，历时5分钟编码终于搞定了。😪长舒一口气压压惊~

做完后我立马将代码和截图发给了对方，对方也在提交答案后立马回了我一个红包。

但是表达看不懂，希望我写篇文章：

既然如此，那么我就写下这篇文章来详解这其中的几个小知识点。虽然其实这其中涉及的内容比我以前的老文章要简单20倍以上，不太屑于写，但黄同学都这样邀请了，我就逼自己写一把吧😂

首先呢，我们将整个datafream按照每天每支股票拆分成一个个的Datafream：

for?(date,?ticker),?df_split?in?df.groupby(["date",?"ticker"]):
????print(date,?ticker)
????display(df_split)

结果如下：

可以看到这支股票的每一天的数据都被拆分了出来。

取最频繁的价格，我们可以使用众数：

df_split.price.mode()

0????527.28
1????528.29
dtype:?float64

这种形式表示众数不止一个，表示出现次数一致，此时规则2要求选择来源id最小的价格，由于数据本身是按照来源id从小到大排序的，那么我们直接取第一个众数即可：

df_split.price.mode().iat[0]

527.28

但是问题是，某个分组可能出现价格全部为空值的情况，此时规则要求取前一个分组的价格，这也是我直接使用循环来解决这个问题的原因，因为可以通过一个变量记录前一次遍历分组的结果。

当然为了避免数据源可能出现无序的情况的情况，我们需要事先对数据进行排序：

df.sort_values(["ticker",?"date",?"source_id"],?inplace=True)

最后我将所有的结果数据都保存到了一个列表中，通过DataFrame的构造函数则可以直接根据一个列表生成一个DataFrame，columns参数指定了列名。

额，感觉实在太过于基础已经没啥可写的了，推荐几篇老文章吧：

• Pandas实战案例-冷空气活动寒潮级别的计算与分类

• 对比Pandas轻松理解MySQL分组聚合的实现原理

• 一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

• Pandas实现列表分列与字典分列的三个实例

• Pandas直接读取sql脚本

• Pandas基础|列方向分组变形

• Pandas实例|自定义截断分组