任务1-3.md

【任务一】企业收入的多样性

【题目描述】一个企业的产业收入多样性可以仿照信息熵的概念来定义收入熵指标：

I = − ∑ i p ( x i ) log ⁡ ( p ( x i ) )

其中 p ( x i ) 是企业该年某产业收入额占该年所有产业总收入的比重。在company.csv中存有需要计算的企业和年份，在company_data.csv中存有企业、各类收入额和收入年份的信息。现请利用后一张表中的数据，在前一张表中增加一列表示该公司该年份的收入熵指标 I 。

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\任务1-3数据\【批量下载】Company_data等\我的资源\company.csv')
df1.head()

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.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

</style>

	证券代码	日期
0	#000007	2014
1	#000403	2015
2	#000408	2016
3	#000408	2017
4	#000426	2015

df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\任务1-3数据\【批量下载】Company_data等\我的资源\company_data.csv')
df2.head()

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    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

</style>

	证券代码	日期	收入类型	收入额
0	1	2008/12/31	1	1.084218e+10
1	1	2008/12/31	2	1.259789e+10
2	1	2008/12/31	3	1.451312e+10
3	1	2008/12/31	4	1.063843e+09
4	1	2008/12/31	5	8.513880e+08

【任务二】组队学习信息表的变换

【题目描述】请把组队学习的队伍信息表变换为如下形态，其中“是否队长”一列取1表示队长，否则为0 是否队长 队伍名称 昵称 编号 0 1 你说的都对队 山枫叶纷飞 5 1 0 你说的都对队 蔡 6 2 0 你说的都对队 安慕希 7 3 0 你说的都对队 信仰 8 4 0 你说的都对队 biubiu🙈🙈 20 ... ... ... ... ... 141 0 七星联盟 Daisy 63 142 0 七星联盟 One Better 131 143 0 七星联盟 rain 112 144 1 应如是 思无邪 54 145 0 应如是 Justzer0 58

filename=open(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\任务1-3数据\team.csv')
df = pd.read_csv(filename)
df.head()

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.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

</style>

	所在群	队伍名称	队长编号	队长_群昵称	队员1 编号	队员_群昵称	队员2 编号	队员_群昵称.1	队员3 编号	队员_群昵称.2	...	队员6 编号	队员_群昵称.5	队员7 编号	队员_群昵称.6	队员8 编号	队员_群昵称.7	队员9 编号	队员_群昵称.8	队员10编号	队员_群昵称.9
0	Pandas数据分析	你说的都对队	5.0	山枫叶纷飞	6.0	蔡	7.0	安慕希	8.0	信仰	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Pandas数据分析	熊猫人	175.0	鱼呲呲	44.0	Heaven	37.0	吕青	50.0	余柳成荫	...	25.0	Never say never	55.0	K	120.0	Y.	28.0	X.Y.Q	151.0	swrong
2	Pandas数据分析	中国移不动	107.0	Y's	124.0	??	75.0	Vito	146.0	张小五	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	Pandas数据分析	panda	11.0	太下真君	35.0	柚子	108.0	My	42.0	星星点灯	...	157.0	Zys	158.0	不器	102.0	嘉平佑染	NaN	NaN	NaN	NaN
4	Pandas数据分析	一路向北	13.0	黄元帅	15.0	化	16.0	未期	18.0	太陽光下	...	23.0	??	169.0	听风	189.0	Cappuccino	NaN	NaN	NaN	NaN

5 rows × 24 columns

【任务三】美国大选投票情况

【题目描述】两张数据表中分别给出了美国各县（county）的人口数以及大选的投票情况，请解决以下问题：

1.有多少县满足总投票数超过县人口数的一半 2.把州（state）作为行索引，把投票候选人作为列名，列名的顺序按照候选人在全美的总票数由高到低排序，行列对应的元素为该候选人在该州获得的总票数 3.每一个州下设若干县，定义拜登在该县的得票率减去川普在该县的得票率为该县的BT指标，若某个州所有县BT指标的中位数大于0，则称该州为Biden State，请找出所有的Biden State

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\任务1-3数据\【批量下载】president_county_candidate等\county_population.csv')
df1.head()

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    vertical-align: top;
}

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    text-align: right;
}

</style>

	US County	Population
0	.Autauga County, Alabama	55869
1	.Baldwin County, Alabama	223234
2	.Barbour County, Alabama	24686
3	.Bibb County, Alabama	22394
4	.Blount County, Alabama	57826

df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\任务1-3数据\【批量下载】president_county_candidate等\president_county_candidate.csv')
df2.head()

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    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

</style>

	state	county	candidate	party	total_votes	won
0	Delaware	Kent County	Joe Biden	DEM	44552	True
1	Delaware	Kent County	Donald Trump	REP	41009	False
2	Delaware	Kent County	Jo Jorgensen	LIB	1044	False
3	Delaware	Kent County	Howie Hawkins	GRN	420	False
4	Delaware	New Castle County	Joe Biden	DEM	195034	True