python dataframe，分别将E，F，G列的最大值，最小值和平均值填入H,I,J三列

好的，您可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("your_file.csv")

# 分别计算E、F、G列的最大值、最小值和平均值
max_values = data[['E', 'F', 'G']].max(axis=1)
min_values = data[['E', 'F', 'G']].min(axis=1)
mean_values = data[['E', 'F', 'G']].mean(axis=1)

# 将计算出的值分别填入H、I、J列
data['H'] = max_values
data['I'] = min_values
data['J'] = mean_values

# 输出结果
print(data)

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dataframe，如何输出列A的最小值最大值、中位数和平均值

假设你的dataframe名称为df，列A的名称为"A"，可以使用以下代码输出列A的最小值、最大值、中位数和平均值：

# 输出最小值
print("最小值：", df["A"].min())

# 输出最大值
print("最大值：", df["A"].max())

# 输出中位数
print("中位数：", df["A"].median())

# 输出平均值
print("平均值：", df["A"].mean())

注意，这里使用了pandas库的min、max、median和mean函数来计算相应的值。

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在Pandas DataFrame对象中，可以使用内置函数轻松获取列的最大值、最小值、平均值、标准差和中位数。以下是相应的操作步骤：

1. **最大值**：

   df['column_name'].max()

`column_name`需要替换为你想要查看的具体列名。

2. **最小值**：

   df['column_name'].min()

3. **平均值（均值）**：

   df['column_name'].mean()

4. **标准差**：

   df['column_name'].std()

5. **中位数**：

   df['column_name'].median()

请注意，上述所有操作都需要将'column_name'替换为DataFrame的实际列名。如果你需要对整个数据框（而不是单列）计算统计值，可以直接使用df对象，如`df.describe()`会返回包含计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值的描述性统计信息。