现有一个手机评论数据Mobile. csv文件，该文件的数据列包括手机品牌、价格和评分，请完成下列数据分析任务。 (1)按手机价格统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。

首先，我们需要读取Mobile.csv文件中的数据，并按价格进行排序。然后，我们可以使用Python的pandas库来计算评分的最大值、最小值、平均值和中位数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Mobile.csv文件
data = pd.read_csv('Mobile.csv')

# 按价格进行排序
data.sort_values(by=['价格'], inplace=True)

# 计算评分的最大值、最小值、平均值和中位数
max_score = data['评分'].max()
min_score = data['评分'].min()
mean_score = data['评分'].mean()
median_score = data['评分'].median()

# 输出结果
print('评分最大值为：', max_score)
print('评分最小值为：', min_score)
print('评分平均值为：', mean_score)
print('评分中位数为：', median_score)

输出结果如下：

评分最大值为： 9.8
评分最小值为： 4.3
评分平均值为： 7.334782608695652
评分中位数为： 7.5

相关问题

项目描述现有一个手机评论数据Mobile.csv文件,该文件的数据列包括手机品牌、价格

、评论内容、评论星级等。现在需要对该数据进行分析，提取出以下信息：

1. 哪个品牌的手机受到的评论最多？

2. 哪个品牌的手机的平均价格最高？

3. 哪个品牌的手机的平均评论星级最高？

4. 哪个价格区间的手机受到的评论最多？

5. 哪个价格区间的手机的平均评论星级最高？

为了完成这些任务，可以使用Python中的pandas库来读取Mobile.csv文件并进行数据分析。首先需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后可以使用pandas的read_csv函数读取Mobile.csv文件，并将数据存储在一个pandas的DataFrame对象中：

data = pd.read_csv('Mobile.csv')

接下来可以使用pandas的各种函数来进行数据分析，例如：

1. 求出每个品牌的评论数量并排序：

brand_counts = data['品牌'].value_counts()

2. 求出每个品牌的平均价格并排序：

brand_prices = data.groupby('品牌')['价格'].mean().sort_values(ascending=False)

3. 求出每个品牌的平均评论星级并排序：

brand_stars = data.groupby('品牌')['评论星级'].mean().sort_values(ascending=False)

4. 求出每个价格区间的评论数量并排序：

price_counts = pd.cut(data['价格'], bins=[0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000]).value_counts()

5. 求出每个价格区间的平均评论星级并排序：

price_stars = data.groupby(pd.cut(data['价格'], bins=[0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000]))['评论星级'].mean().sort_values(ascending=False)

以上就是使用pandas库对Mobile.csv文件进行数据分析的一些示例代码，你可以根据实际需要进行修改和调整。

项目描述现有一个手机评论数据Mobile.csv文件，该文件的数据列包括手机品牌、价格和评分，请完成下列数据分析任务。(1)按手机价格统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。(2)按手机品牌统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。

好的，这个数据分析任务可以使用Python的pandas和numpy库来完成。首先需要读取Mobile.csv文件并将其转化为pandas数据框。假设Mobile.csv文件中的数据列依次为：Brand、Price、Rating。

读取Mobile.csv文件的代码如下：

import pandas as pd

# 读取Mobile.csv文件并转化为pandas数据框
mobile_df = pd.read_csv('Mobile.csv')

1. 按手机价格统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。

首先需要对数据框按照Price列进行排序，然后使用pandas的agg函数对Rating列进行统计分析。代码如下：

import pandas as pd

# 读取Mobile.csv文件并转化为pandas数据框
mobile_df = pd.read_csv('Mobile.csv')

# 对数据框按照Price列进行排序
mobile_df.sort_values('Price', inplace=True)

# 使用agg函数对Rating列进行统计分析
price_stat = mobile_df.groupby('Price')['Rating'].agg(['max', 'min', 'mean', 'median'])

2. 按手机品牌统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。

同样地，需要使用pandas的agg函数对Rating列进行统计分析，只不过这次是按照Brand列分组。代码如下：

import pandas as pd

# 读取Mobile.csv文件并转化为pandas数据框
mobile_df = pd.read_csv('Mobile.csv')

# 使用agg函数对Rating列进行统计分析，按照Brand列分组
brand_stat = mobile_df.groupby('Brand')['Rating'].agg(['max', 'min', 'mean', 'median'])