# -*- coding: utf-8 -*-

'''
第1关 数据读取与合并
现有源自世界银行的四个数据集：
1)economy-60-78.csv，
2)economy-79-19.csv，
3)population-60-78.csv，
4)population-79-19.csv，
其中分别存放了不同时间段（1960-1978和1979-2019）的
中国经济相关数据和中国人口及教育相关数据。
'''
#请将上述数据集内容读取至DataFrame结构中，
#年份为列索引，Indicator Name为行索引，
#观察其结构和内容，把它们合并为一个DataFrame，命名为ChinaData。
#输出ChinaData的形状
############begin############

import pandas as pd
d1 = pd.read_csv('economy-60-78.csv',index_col = 0)
d2 = pd.read_csv('economy-79-19.csv',index_col = 0)
d3 = pd.read_csv('population-60-78.csv',index_col = 0)
d4 = pd.read_csv('population-79-19.csv',index_col = 0)
#print(d1.shape)
#print(d2.shape)
#print(d3.shape)
#print(d4.shape)
 
d12 = pd.concat([d1,d2],axis = 1,sort=True)
d34 = pd.concat([d3,d4],axis = 1,sort=True)
ChinaData = pd.concat([d34,d12],sort=True)
 
print(ChinaData.shape)


#############end#############

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
第2关 数据清洗
'''
import pandas as pd
d1 = pd.read_csv('economy-60-78.csv',index_col = 0)
d2 = pd.read_csv('economy-79-19.csv',index_col = 0)
d3 = pd.read_csv('population-60-78.csv',index_col = 0)
d4 = pd.read_csv('population-79-19.csv',index_col = 0)
d12 = pd.concat([d1,d2],axis = 1,sort=True)
d34 = pd.concat([d3,d4],axis = 1,sort=True)
ChinaData = pd.concat([d34,d12],sort=True)
'''
请针对ChinaData完成如下操作。
'''
# 2.1 删除空白行
# 提示：dropna,inplace
############begin############
print('原表形状',ChinaData.shape)
linenum = ChinaData.shape[0]
ChinaData.dropna(how='all',inplace=True)
print('新表形状',ChinaData.shape)
linenum -=ChinaData.shape[0]
print("%d个空白行被删除。"%linenum)
#############end#############

# 2.2 查找数据最完整（空值最少）的年份并输出
# 提示：notnull(),根据值找索引（上课讲过的方法）
############begin############
#print(ChinaData.notnull().sum().sort_values(ascending=False)[0])
nullsummary = ChinaData.isnull().sum()
y = nullsummary.loc[nullsummary==nullsummary.min()].index[0]
print(y)

#############end#############

# 2.3 前向填充"男性吸烟率（吸烟男性占所有成年人比例）"，输出2000年至2019年的数据
# fillna,ffill
############begin############

cigarette = ChinaData.loc['男性吸烟率（吸烟男性占所有成年人比例）',:]
print(cigarette.fillna(method = 'ffill').loc['2000':'2019'])

#############end#############

# 2.4 用2015年到2018年4年的gdp数据对2019年GDP数值进行拉格朗日插值预测，输出预测结果
# lagrange,
# 注意：x的取值从0开始，即x = np.array([0,1,2,3])，代表2015至2018 4年，2019年的x取值为4。
############begin############

from scipy.interpolate import lagrange
gdp = ChinaData.loc['GDP',:]
lagf = lagrange(range(0,4),gdp.values[-5:-1])
print(lagf(4))
#############end#############

# 2.5 用线性插值法填充“入学率，高等院校，男生（占总人数的百分比）”1995年到2002年数据,并输出插值后的94年至03年的数据
# interp1d
############begin############

from scipy.interpolate import interp1d
student = ChinaData.loc['入学率，高等院校，男生（占总人数的百分比）',:]
linevalue = interp1d([0,9],[student.loc['1994'],student.loc['2003']],kind = 'linear')
student.loc['1995':'2002'] = linevalue(range(1,9))
print(student.loc['1994':'2003'])

#############end#############

# -*- coding: utf-8 -*-

'''
第3关 数据转换
'''
import pandas as pd
d1 = pd.read_csv('economy-60-78.csv',index_col = 0)
d2 = pd.read_csv('economy-79-19.csv',index_col = 0)
d3 = pd.read_csv('population-60-78.csv',index_col = 0)
d4 = pd.read_csv('population-79-19.csv',index_col = 0)
d12 = pd.concat([d1,d2],axis = 1,sort=True)
d34 = pd.concat([d3,d4],axis = 1,sort=True)
ChinaData = pd.concat([d34,d12],sort=True)
'''
请针对ChinaData实现下列操作
'''
# 3.1 对“人口，总数”数据（1960-2018）进行离差标准化，并输出。
# 提示：自定义离差标准化函数，注意统计年份区间
############begin############

def MinMaxScale(data):
    data = (data-data.min())/(data.max()-data.min())
    return data
population = ChinaData.loc['人口，总数',:][:-1]
npopu = MinMaxScale(population)
print(npopu)

#############end#############

# 3.2 对“GDP 增长率（年百分比）”（1961-2018）数据进行等宽离散化为7类，输出分布情况
# 提示：cut，注意统计年份区间
############begin############

gdpRatio = ChinaData.loc['GDP 增长率（年百分比）',:][1:-1]
result = pd.cut(gdpRatio,7)
print(result.value_counts())

#############end#############