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Pandas復(fù)習(xí)Series+DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)維度組成部分屬性Series一維由一個(gè)數(shù)組的數(shù)據(jù)(values)和一個(gè)與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的索引(index)index、valuesDataFrame二維由1個(gè)索引列(index)和若干個(gè)數(shù)據(jù)列組成index、columns、values、TPandas模塊——Series+DataFrame對(duì)象Series一s2.groupby()?importpandasaspddata1={"姓名":"新中","語(yǔ)文":123,"數(shù)學(xué)":128,"英語(yǔ)":142}s1=pd.Series(data1)print(s1)print(s1.index)print(s1.values)print(s1.columns)列表s1.index[2]s1.values[:2]/s1[2]s1.values.head(2)s2.values.min()data2=[123,128,142]s2=pd.Series(data2)print(s2)print(s2.index)print(s2.values)print(s2.columns)s2.sort_values()?CDCDataFrame二importpandasaspddata={'學(xué)號(hào)':[1,2,3,4,5,6],'姓名':['彭小億','劉佳婷','張三','張?jiān)?,'齊銘','陳小紅'],'英語(yǔ)':[132,122,111,104,121,104],'政治':[81,82,84,76,82,85],'技術(shù)':[91,88,81,97,94,82],'總分':[304,292,276,277,297,271]}s=pd.DataFrame(data)print(s)print(s.index)print(s.columns)print(s.values)print(s.T)列表s.index[2]/s.columns[2]s.values[:2]/s.values[2]s.values.head(2)/s.tail(2)importpandasaspddata={'學(xué)號(hào)':[1,2,3,4,5,6],'姓名':['彭小億','劉佳婷','張三','張?jiān)?,'齊銘','陳小紅'],'英語(yǔ)':[132,122,111,104,121,104],'政治':[81,82,84,76,82,85],'技術(shù)':[91,88,81,97,94,82],'總分':[304,292,276,277,297,271]}s=pd.DataFrame(data,index=['no1','no2','no3','no4','no5','no6'])print(s)importpandasaspddata={'學(xué)號(hào)':[1,2,3,4,5,6],'姓名':['彭小億','劉佳婷','張三','張?jiān)?,'齊銘','陳小紅'],'英語(yǔ)':[132,122,111,104,121,104],'政治':[81,82,84,76,82,85],'技術(shù)':[91,88,81,97,94,82],'總分':[304,292,276,277,297,271]}s=pd.DataFrame(data)print(s.姓名)print(s[["姓名","總分"]])print(s.tail(2))print(s[1:3])print(s[2])print(s[s.英語(yǔ)>120])看列/看行/篩選ACimportpandasaspddata={'學(xué)號(hào)':[1,2,3,4,5,6],'姓名':['彭小億','劉佳婷','張三','張?jiān)?,'齊銘','陳小紅'],'英語(yǔ)':[132,122,111,104,121,104],'政治':[81,82,84,76,82,85],'技術(shù)':[91,88,81,97,94,82],'總分':[304,292,276,277,297,271]}s=pd.DataFrame(data)s.at[1,'姓名']='gai'print(s)看單元格有如下python程序段:importpandasaspddata={'姓名':['杜牧','歐陽(yáng)修','李白','杜甫'],'借閱次數(shù)':[32,16,30,26]}df1=pd.DataFrame(data,columns=['姓名','借閱次數(shù)'])res=''foriinrange(4):ifdf1.at[i,'借閱次數(shù)']>=30:res+=df1.at[i,'姓名']print(res)BC題干:為了更好的檢驗(yàn)教學(xué)效果,有9所學(xué)校一起組織了聯(lián)考。信息技術(shù)的部分成績(jī)截圖如下圖所示:(1)將信息技術(shù)考試成績(jī)分為A、B、C、D、E五個(gè)等級(jí),用python的pandas模塊分析并填寫(xiě)等級(jí)。請(qǐng)?zhí)羁?。等?jí)分?jǐn)?shù)范圍A>=40B>=35C>=30D>=20E20分以下importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#中文顯示df=pd.read_excel("各學(xué)校信息技術(shù)成績(jī).xlsx")df[“等第”]=“E”#添加一個(gè)名為”等第”并將列數(shù)據(jù)初始化為En=len(df)foriinrange(n):ifdf["總分"][i]>=40:df.at[i,"等第"]="A"elifdf["總分"][i]>=35:df.at[i,"等第"]="B"elifdf["總分"][i]>=30:df.at[i,"等第"]="C"elifdf["總分"][i]>=20:df.at[i,"等第"]="D"df.to_excel("寫(xiě)好等第后的信息技術(shù)成績(jī).xlsx")(2)統(tǒng)計(jì)每個(gè)學(xué)等第A和等第B的人數(shù)并用以下圖表表示,請(qǐng)?zhí)羁栈蚋腻e(cuò)。(2)統(tǒng)計(jì)每個(gè)學(xué)等第A和等第B的人數(shù)并用以下圖表表示,請(qǐng)?zhí)羁栈蚋腻e(cuò)。df1=df[(df.等第=="A")|(df.等第=="B")]g=df1.group
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