..k 2023-04-11 23:38 采纳率: 25%
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Python3例题求解

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不会编写代码,求解是否能在不用import函数的情况下,用Python3完整完成上述操作?必有答谢(求完整代码)

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  • 「已注销」 2023-04-12 00:57
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    必须使用import,否则无法用python完成。
    解决这个例题需要使用Python的内置模块和第三方库(例如NumPy、Pandas等),因此需要使用import函数。以下是使用Python 3处理此任务的代码示例,其中使用了Pandas和NumPy库。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 读取文件
    df = pd.read_csv('sale.csv')
    
    # 去掉销量为空的异常值
    df.dropna(subset=['销量'], inplace=True)
    
    # 统计销量最大值、最小值、总销量和平均销量
    max_sale = df['销量'].max()
    min_sale = df['销量'].min()
    total_sale = df['销量'].sum()
    mean_sale = df['销量'].mean()
    
    # 计算标准差
    std_sale = df['销量'].std()
    
    # 去掉偏差值大于标准差3倍的异常值
    df = df[np.abs(df['销量'] - mean_sale) <= 3 * std_sale]
    
    # 将销售额分为八个区间,并统计每个区间的百分比
    bins = [0, 400, 800, 1200, 1600, 2000, 2400, 2800, np.inf]
    labels = ['[0,400)', '[400,800)', '[800,1200)', '[1200,1600)', '[1600,2000)', '[2000,2400)', '[2400,2800)', '[2800,)']
    df['区间'] = pd.cut(df['销量'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)
    percentages = df['区间'].value_counts(normalize=True) * 100
    
    # 打印结果
    print('最大销量:', max_sale)
    print('最小销量:', min_sale)
    print('总销量:', total_sale)
    print('平均销量:', mean_sale)
    print('标准差:', std_sale)
    print('销量百分比:')
    print(percentages)
    

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