前言??
最近很多学了基础的小伙伴问我该怎么提升编程水平？学了基础该上哪刷题？明明学了很多，做项目却不知道怎么上手，其实这就是练得太少，只注重了学，却忽视了刷题，只有不断练习才能提高和巩固编程思维和能力！
刚好看到牛客网最近出了Python的新题库于是体验了一番感觉还不错
链接地址：牛客网 | Python从入门到实践四十招，废话少说速度上号，或者跟着下文一起刷题！！！
1. 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？
实现代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
print(df.groupby(['Level']).Nowcoder_ID.count()>5)
运行结果：
2. 统计运动会项目报名人数
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
new = signup.merge(items,on='item_id')
t = new.groupby('item_name')['employee_id'].count()>0
print(t)
运行结果：
3. 统计运动会项目报名人数(二)
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id
请你统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
# 合并
data = pd.merge(items, signup, on='item_id', how='left')
cnt = data.groupby(by='item_name')['employee_id'].count()
#
print(cnt)
运行结果：
4. 多报名表的运动项目人数统计
描述： 某公司计划举办一场运动会，现有部分运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段：
item_id：项目编号；
item_name:项目名称；
location:比赛场地。
有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段：
employee_id：员工编号；
name：员工姓名；
sex：性别；
department：所属部门；
item_id：报名项目id。
另有signup1.csv，是education部门的报名情况，包含字段同signup.csv。
请你将signup.csv与signup1.csv的数据集合并后，统计各类型项目的报名人数。
实现代码：
import pandas as pd
signup = pd.read_csv('signup.csv')
signup1 = pd.read_csv('signup1.csv')
items = pd.read_csv('items.csv')
# 级联员工表
signup2 = pd.concat([signup, signup1], axis=0)
# 合并
data = pd.merge(items, signup2, on='item_id', how='inner')
cnt = data.groupby(by='item_name')['item_name'].count()
#
print(cnt)
运行结果：
5. 如何让刷题更加高效呢？
嫌博主更新慢的小伙伴牛客网上号自行刷题
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