第二题：请以字典的方式生成如下DataFrame,并使用apply函数利用B列在该DataFrame中生成新变量temp，
其值为【1，-4，9，-16，25】
A B
First 3 1
Second 5 2
Third 6 3
Forth 2 4
Fifth 1 5

第一题：
已知L=【1，2，3，4，5，6，7，8，9，10】，P=【‘A’,'B','C','D','E','F','G','H','I','J']
1)利用列表切片得到【2，3，4】
2利用L切片、步长和循环依次输出P中的‘H‘，‘E‘，‘B‘

第三题：利用超市.xls数据（每一个观测值是一个交易）：
1）展示销售额和利润的描述性统计，另外展示出第5、50、95位百分位数；
2）求不同“类别'的销售额和数量的均值和中位数
3）对“利润”进行分箱，生成新的变量“盈亏”，当利润小于等于-100时，为“亏”，利润大于-100且小于
等于100为“普通”，销量大于100时为“赚”
4）统计不同“细分”不同“地区”的交易频数，并显示出行（细分）列（地区)合计
5）已知内江、细分消费者、办公用品的利润值，和成都、细分公司、办公用品的销售额值数据收集有
误，进行以下处理：如果是装订机交易，则按照同一省份同一细分的办公用品的利润和销售额中位数
进行缺失值替换，否则用dropna去掉
提示：错误数据设为np.nan，并使用df.loc和transform处理和替换数据；fillna有条件的填充部分数
据，可以使用df.loc[条件，需要替换的变量]=df.loc[条件][需要替换的变量].fillna(fill)

第四题：利用超市.xls数据（每一个观测值是一个交易）
1）对不同类别（列），用crosstab计算各地区(行)交易数的百分比（所有类别地区百分比加总为1）
2）利用透视表对销售额的中位数进行统计，要求以类别为主行分类，地区为副行分类
3）计算不同类别、地区下,销售额最高的3笔交易的利润平均数
提示：groupby,apply,head

没事，你有时间以后能做哪个做哪个吧

不求做完，反正我写点是点儿哈哈

不敢看，我刚把选择试完

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