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- Edward_LA 2019-10-27 16:35关注
# Import import pandas as pd # Specify Info data = {'姓名':['周杰伦','林俊杰','陈信宏','丁彦仪','杜兰特'], '语文':[79,65,64,54,24], '数学':[75,54,65,58,67], '英语':[56,46,87,45,95]} df = pd.DataFrame(data) ''' 第一步是导入数据,导入数据的方式有很多种。 1. 我们这里采用的是数据导入的形式是我们自己手动输入生成一个【字典】,这个字典当中 包含了四个key-value对,他们分别是‘姓名’、‘语文’、‘数学’、‘英语’,这些就是 他们的key,而value以列表的形式呈现分别表明了这五位同学在每一科上的得分 2. 你也可以通过导入文件的形式导入数据,形如 pd.read_csv('file.csv') 总之,都是要将数据规整好,随后放入我们的DataFrame '''
上图显示了我们创建的这个DataFrame的格式
# Def def normalized(df): subject_list = df.columns.to_list() subject_list.remove('姓名') for subject in subject_list: print(f'{subject}的学科平均分是:{df[subject].mean()}') for name in df['姓名'].to_list(): print(f'{name}同学的三科平均分是:'+str(int(df[df['姓名']==name].mean(1)))) ''' 第二步我们来定义你提到的normalized函数。 在这个函数中我们只需要输入一个参数,也就是指定你所要分析DataFrame 针对于输入的df,该函数会首先遍历每一个学科,打印每一学科的平均分;接着会遍历每一位同学, 打印每一位同学的三科的平均分 对于Python的基本知识以及DataFrame知识的组合运用是数据分析当中的关键,如果你想进一步 了解Pandas的使用可以随时与我交流,希望帮助到你。 '''
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