本文围绕力扣的Pandas简单题集，解析如何用Pandas完成基础数据处理任务，适合Pandas初学者学习。

题目1：1050. 合作过至少三次的演员和导演

题目描述：

ActorDirector 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| actor_id | int |
| director_id | int |
| timestamp | int |
+-------------+---------+
timestamp 是这张表的主键(具有唯一值的列).

编写解决方案找出合作过至少三次的演员和导演的 id 对 (actor_id, director_id)

示例 1：

输入：
ActorDirector 表：
+-------------+-------------+-------------+
| actor_id | director_id | timestamp |
+-------------+-------------+-------------+
| 1 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 1 | 2 |
| 1 | 2 | 3 |
| 1 | 2 | 4 |
| 2 | 1 | 5 |
| 2 | 1 | 6 |
+-------------+-------------+-------------+
输出：
+-------------+-------------+
| actor_id | director_id |
+-------------+-------------+
| 1 | 1 |
+-------------+-------------+
解释：
唯一的 id 对是 (1, 1)，他们恰好合作了 3 次。

解题思路：

方法1：使用 value_counts() 直接统计每对的出现次数。

方法2：按actor_id和director_id分为两组，使用size（）计算每组行数，筛选出大于等于3的数据。

题目代码：

方法1：

import pandas as pd
def actors_and_directors(actor_director: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 使用value_counts()直接统计counts = actor_director[['actor_id', 'director_id']].value_counts()# 筛选并重置索引result = counts[counts >= 3].reset_index()[['actor_id', 'director_id']]return result

方法2：

import pandas as pd
def actors_and_directors(actor_director: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 统计每对演员和导演的合作次数collaboration_counts = actor_director.groupby(['actor_id', 'director_id']).size().reset_index(name='count')# 筛选次数≥3的result = collaboration_counts[collaboration_counts['count'] >= 3]return result[['actor_id', 'director_id']]

题目2：1378. 使用唯一标识码替换员工ID

题目描述：

Employees 表：

+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，id 是这张表的主键。
这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。

EmployeeUNI 表：

+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| unique_id | int |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(id, unique_id) 是这张表的主键。
这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码（unique ID）。

展示每位用户的唯一标识码（unique ID ）；如果某位员工没有唯一标识码，使用 null 填充即可。

你可以以任意顺序返回结果表。

解题思路：

使用merge（）方法根据id将数据合并，如果没有对应的数据，则填充为NaN。

题目代码：

import pandas as pddef replace_employee_id(employees: pd.DataFrame, employee_uni: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:#根据id将数据合并，无对应数据则填充为NaNemployee_name_uni = pd.merge(employees, employee_uni, on='id', how='left')return employee_name_uni[['unique_id', 'name']]

题目3：1280. 学生们参加各科测试的次数

题目描述：

学生表: Students

科目表: Subjects

考试表: Examinations

查询出每个学生参加每一门科目测试的次数，结果按 student_id 和 subject_name 排序。

解题思路：

该题目包含多种对dataframe数据的操作，分解为多个问题来解答。

首先按id和科目分组，并计算考试次数，合并dataframe数据，填充缺失值，最后按照升序排序。

题目代码：

import pandas as pddef students_and_examinations(students: pd.DataFrame, subjects: pd.DataFrame,examinations: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:#按id和科目分组，并计算考试次数。grouped = examinations.groupby(['student_id', 'subject_name']).size().reset_index(name='attended_exams')# 获取id和subject的所有组合all_id_subjects = pd.merge(students, subjects, how='cross')# 左连接id_subjects_count = pd.merge(all_id_subjects, grouped, on=['student_id', 'subject_name'], how='left')#缺失值填充id_subjects_count['attended_exams'] = id_subjects_count['attended_exams'].fillna(0).astype(int)#升序排序id_subjects_count.sort_values(['student_id', 'subject_name'], inplace=True)return id_subjects_count[['student_id', 'student_name', 'subject_name', 'attended_exams']]

题目4：570. 至少有5名直接下属的经理

题目描述：

表: Employee

编写一个解决方案，找出至少有五个直接下属的经理。

以任意顺序返回结果表。

解题思路：

使用groupby（）方法按managerid分组，计算每组id数量，即经理的下属数量，然后筛选出数量大于等于5个的数据id，再找到数据id对应的name数据。

题目代码：

import pandas as pd
def find_managers(employee: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:#按managerId分组，计算每组id数量，即下属数量subordinate_count = employee.groupby('managerId')['id'].count()#筛选出下属数量大于等于5的数据managers_with_5_subordinates = subordinate_count[subordinate_count >= 5].index#找出筛选出的id所对应的姓名name数据result = employee[employee['id'].isin(managers_with_5_subordinates)]['name']return result.to_frame(name='name')

题目5：607. 销售员

题目描述：

表: SalesPerson

表: Company

表: Orders

编写解决方案，找出没有任何与名为 “RED” 的公司相关的订单的所有销售人员的姓名。

以任意顺序返回结果表。

解题思路：

找到与red有关的订单，根据订单找相关的销售人员，找出不在这些销售人员名单中的其他销售人员。

题目代码：

import pandas as pddef sales_person(sales_person: pd.DataFrame, company: pd.DataFrame, orders: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:#筛选与red有关的订单red_company = company[company['name'] == 'RED']if red_company.empty:return sales_person[['name']]red_orders = orders[orders['com_id'] == red_company['com_id'].iloc[0]]# 找出这些订单对应的销售人员IDred_sales_ids = red_orders['sales_id'].unique()# 找出不在这些销售人员名单中的所有销售人员non_red_sales = sales_person[~sales_person['sales_id'].isin(red_sales_ids)]return non_red_sales[['name']]