Python之numpy,pandas实践
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。
1.读取studentscores.csv数据集中scores的数据(已保存为CSV格式)并对其进行排序、去重,并求出和、累积和、均值、标准差、 方差、最小值 最大值。
导入
import numpy as np
import pandas as pd
读取resd_csv():https://www.jianshu.com/p/ebb64a159104
studentscores=pd.read_csv('studentscores.csv')
scores=studentscores['Scores']
print(scores)
排序 sort_values()
scores_1=scores.sort_values()
print(scores_1)
去重 https://www.cnblogs.com/wenqiangit/p/11252859.html
scores_2=scores_1.drop_duplicates()
print(scores_2)
求和sum()
scores_3=scores.sum()
print(scores_3)
累计和comsum():https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/72900634
scores_4=scores.cumsum()
print(scores_4)
均值mean()
scores_5=scores.mean()
print(scores_5)
标准差std()
scores_6=scores.std()
print(scores_6)
方差 var(): https://blog.csdn.net/Guo_ya_nan/article/details/79936246
scores_7=scores.var()
print(scores_7)
最大值 max() 最大值位置 argmax()
scores_8=scores.max()
maxindex=scores.argmax()
print(scores_8)
print(maxindex)
最小值 min() 最小值位置 argmin()
scores_9=scores.min()
minindex=scores.argmin()
print(scores_9)
print(minindex)
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