初识pandas-进阶查询统计

进阶查询统计

  • 加载数据文件

      pd_score = pd.read_excel("score.xlsx")
    
  • 计算平均值

      pd_score.mean(axis=1)
    

    当列数一致的情况下,我们想将将平均成绩添加上去,我们可以这样写:

      pd_score['平均成绩'] = pd_score.mean(axis=1)
    

    其中,mean(axis=1)是计算每一行的平均值,mean(axis=0)是计算每一列的平均值

  • 计算总和

      pd_score.sum(axis=1)
    

    同样可以将总成绩这一栏添加到表单里面:

      pd_score["总成绩"] = pd_score.sum(axis=1)
    
  • 选取最高值那项的信息

      pd_score.iloc[pd_score['总成绩'].idxmax()] #将总成绩最高的同学所有信息选出
    

    关于ilocloc去看上一篇文章

  • 分组计算

      pd_score.loc[:,['性别','音乐']].groupby('性别').sum() #根据性别分组,计算出各个组别的总成绩
    
  • 创建备份

      pd_score_copy = pd_score.copy() #创建原始表的备份,使修改不会影响原始表
    
  • 修改数据

      pd_score_copy.loc[:,['数学']].apply(lambda x:x+2) #对选出结果中的每一个元素应用匿名函数,改变结果
    

    当然,上面的操作我们仅仅是在我们刚才拷贝的数据上进行的操作,我们的需求是在原有的数据上进行操作,所以:

      pd_score_copy['数学'] = pd_score_copy.loc[:,['数学']].apply(lambda x:x+2) #修改原始数据的值
      `
    

  • 统计
    我们可以使用agg来统计出我需要的值:

      pd_score_copy['体育'].agg(['max','min','mean','std']) #agg中填写系统中有的统计函数,agg函数可以一次计算出所有结果
    
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路人甲

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