120 lines
3.4 KiB
Plaintext
120 lines
3.4 KiB
Plaintext
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Előadás anyag\n",
|
|
"Nézzük meg a 13. heti előadás anyagát tartalmazó Jupyter notebook (13_ea.ipynb) tartalmát! Futtassuk az egyes cellákat, módosítsunk, kisérletezzünk szabadon!"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Feladatok\n",
|
|
"\n",
|
|
"Oldjuk meg az alábbi feladatokat a pandas segítségével!\n",
|
|
"\n",
|
|
"A [pl.txt](pl.txt) szövegfájl a Premier League 2011-12-es szezonjának eredményeit tartalmazza. Készítsünk programot, amely:\n",
|
|
"- Betölti a fájl adatait egy DataFrame-be!\n",
|
|
"- Meghatározza, hogy:\n",
|
|
" - hány mérkőzés volt ez egyes fordulókban?\n",
|
|
" - hány gól esett az egyes fordulókban?\n",
|
|
" - melyik fordulóban esett a legtöbb gól?\n",
|
|
" - mennyi volt az átlagos mérkőzésenkénti gólszám az egyes fordulókban?\n",
|
|
" - a mérkőzések hány százalékán esett gól?\n",
|
|
" - melyik mérkőzésen esett a legtöbb gól?\n",
|
|
" - hány gólt rúgott összesen a Manchester United?\n",
|
|
"- Kiírja: \n",
|
|
" - a tíz leggólgazdagabb fordulót a gólszámokkal együtt!\n",
|
|
" - a 10., 20. és 30. fordulóban hány gól esett összesen!"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 42,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/html": [
|
|
"<div>\n",
|
|
"<style scoped>\n",
|
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
|
" vertical-align: middle;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"\n",
|
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
|
" vertical-align: top;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"\n",
|
|
" .dataframe thead th {\n",
|
|
" text-align: right;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"</style>\n",
|
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
|
" <thead>\n",
|
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
|
" <th></th>\n",
|
|
" <th>fordulo</th>\n",
|
|
" <th>sum</th>\n",
|
|
" </tr>\n",
|
|
" </thead>\n",
|
|
" <tbody>\n",
|
|
" <tr>\n",
|
|
" <th>0</th>\n",
|
|
" <td>5</td>\n",
|
|
" <td>38</td>\n",
|
|
" </tr>\n",
|
|
" </tbody>\n",
|
|
"</table>\n",
|
|
"</div>"
|
|
],
|
|
"text/plain": [
|
|
" fordulo sum\n",
|
|
"0 5 38"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 42,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"import pandas as pd\n",
|
|
"\n",
|
|
"df = pd.read_csv(\"pl.txt\", skiprows=6, sep=\"\\t\", names=[\"fordulo\", \"hcsapat\", \"vcsapat\", \"hgol\", \"vgol\"])\n",
|
|
"\n",
|
|
"df.groupby(\"fordulo\").count()[\"hcsapat\"]\n",
|
|
"\n",
|
|
"goals_round = df.groupby(\"fordulo\")[[\"hgol\", \"vgol\"]].sum().sort_values(\"hgol\", ascending=False)[:1]\n",
|
|
"goals_round[\"sum\"] = goals_round[\"hgol\"] + goals_round[\"vgol\"]\n",
|
|
"\n",
|
|
"goals_round.reset_index()[[\"fordulo\", \"sum\"]]"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.12.3"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
}
|