数据分析：合并二

✅ DA41 运动会各项目报名透视表

📌 题目描述

• 有两个 CSV 文件：
  • items.csv：项目信息（item_id, item_name, location）
  • signup.csv：员工报名信息（employee_id, name, sex, department, item_id）
• 要求输出一个透视表，展示：
  • 行索引：sex（性别）、department（部门）
  • 列索引：item_name（项目名称）
  • 值：报名人数（统计 employee_id 的数量）
• 不包含没人报名的项目

✅ 代码实现

import pandas as pd# 读取数据
items = pd.read_csv('items.csv')
signup = pd.read_csv('signup.csv')# 合并两个表，获取项目名称
merged = pd.merge(signup, items, on='item_id', how='inner')# 创建透视表
pivot = pd.pivot_table(merged,index=['sex', 'department'],          # 多级行索引columns=['item_name'],                 # 列为项目名values='employee_id',                  # 统计员工IDaggfunc='count',                       # 聚合方式：计数fill_value=0                           # 缺失值填0
)print(pivot)

🔍 解析

1. 为什么用 merge？

   • 因为 signup 表只有 item_id，没有项目名称，必须通过 items.csv 获取 item_name
   • 使用 inner join 自动过滤掉“没人报名”的项目（因为 signup 中没有对应记录）

2. pivot_table 参数详解：

   • index: 行分组字段（支持多级）
   • columns: 列分组字段（会变成列名）
   • values: 要聚合的列（这里是 employee_id）
   • aggfunc='count': 统计每组中非空的 employee_id 数量 → 即报名人数
   • fill_value=0: 将 NaN 替换为 0，表格更美观

3. 输出示例（示意）：

   item_name        longJump  run100m  swim50m
   sex  department                           
   男    tech               2        1        0
   女    education          1        0        3

⚠️ 常见错误

• 忘记合并表 → 缺少 item_name
• 用 outer join → 可能引入无意义项目
• 不指定 values → 默认会对所有数值列聚合，导致错误

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✅ DA42 合并用户信息表与用户活跃表（简单）

📌 题目描述

• 有两个用户表：
  • Nowcoder1.csv：用户基本信息（ID, 名字, 等级, 刷题量等）
  • Nowcoder2.csv：用户活跃数据（ID, 签到天数, 提交次数, 最后提交时间）
• 要求通过 Nowcoder_ID 合并两张表，输出完整信息

✅ 代码实现

import pandas as pd# 设置显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 300)# 读取数据
df1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv')
df2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv')# 内连接合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='Nowcoder_ID', how='inner')print(merged)

🔍 解析

1. 为什么要用 inner join？

   • 题目要求“合并输出”，隐含意思是只保留两张表都有的用户
   • 如果某个用户只在一张表中有数据，可能是异常或未活跃用户，不输出也合理

2. how='inner' vs how='left'？

   • inner: 只保留两表共有的用户
   • left: 保留所有 df1 的用户，df2 没有的字段填 NaN
   • 本题推荐 inner，因为“完整表格”意味着两部分信息都要有

3. 显示设置说明：

   • max_columns=None: 防止列太多被省略
   • width=300: 让输出更宽，避免换行

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✅ DA43 两份用户信息表格中的查找（简单）

📌 题目描述

• 同样是两个用户表（Nowcoder1.csv, Nowcoder2.csv）
• 要求输出：用户名、刷题量、代码提交次数

✅ 代码实现

import pandas as pd# 设置显示
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 300)# 读取
df1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv')
df2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv')# 左连接合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='Nowcoder_ID', how='left')# 提取需要的三列
result = merged[['Name', 'Num_of_exercise', 'Number_of_submissions']]print(result)

🔍 解析

1. 为什么用 left join？

   • 目标是输出“用户的名字和刷题量”——这些都在 df1 中
   • “代码提交次数”在 df2 中，但不要求每个用户都有
   • 所以保留 df1 所有用户，df2 没有的提交次数显示为 NaN 或 0

2. 与 DA42 的区别：

   题目	目的	推荐 how
   DA42	输出完整用户信息	inner
   DA43	输出特定字段，允许缺失	left

3. 列选择技巧：

   result = merged[['Name', 'Num_of_exercise', 'Number_of_submissions']]

   • 使用双层中括号 [[...]] 选择多列
   • 返回的是 DataFrame，不是 Series

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🧠 扩展知识点总结

1. pd.merge() 的 how 参数对比

类型	说明	使用场景
inner	交集：只保留两表都有的键	数据完整性要求高
left	左表全保留，右表匹配	分析主表 + 补充信息
right	右表全保留	较少用
outer	并集：保留所有键	全量分析，容忍缺失

2. pivot_table 核心参数

参数	作用
index	行分组字段（可多级）
columns	列分组字段（变成列名）
values	要聚合的列
aggfunc	聚合函数（'count', 'sum', 'mean' 等）
fill_value	填充缺失值（如 0）

3. 读取 CSV 的 sep 问题（回顾）

pd.read_csv('data.csv')  # 默认 sep=','（英文逗号）
pd.read_csv('data.tsv', sep='\t')  # 制表符分隔必须指定

• ❌ 错误：sep='，'（中文逗号）
• ✅ 正确：sep=',' 或不写（默认）

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✅ 学习建议

1. 理解业务逻辑再选 how：
   • 要不要保留没活跃的用户？→ 决定用 left 还是 inner
2. 多用 pivot_table 做报表：
   • 比 groupby + unstack 更直观
3. 打印前设置显示选项：

   pd.set_option('display.max_rows', None)
   pd.set_option('display.max_columns', None)

4. 先合并再筛选列：
   • merge → select columns 是标准流程

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🎯 总结口诀

“合并看需求，inner 保完整，left 保主表；
透视用 pivot，index 行，columns 列，count 统人数。”