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)
5条回答 默认 最新
- 「已注销」 2023-04-12 00:57关注
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)
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报