import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\Iris.csv") #计算每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值、最大值 mean = df.groupby("Species").mean() max = df.groupby("Species").max() #输出结果 print(mean,max)

这段代码是用 Pandas 库读取了一个 Iris 数据集，并且使用了 groupby 函数按照品种对数据进行分组，然后计算了每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值和最大值，最后输出了结果。其中，mean 变量存储了每个品种所有属性的平均值，max 变量存储了每个品种所有属性的最大值。

相关问题

import pandas as pd # 一、使用auto_ins作如下分析 # 1️⃣导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\auto_ins.csv', sep='\t', encoding='gb2312') #筛选出国产车，并列示出全部信息 df_guo = df[df['import'] == "国产"] print(df_guo)，运行后报错：KeyError: 'import'

这个错误提示是因为你使用了 'import' 作为筛选条件，但是 'import' 是一个Python关键字，不能直接作为列名使用。你可以使用 df['import'] 来访问该列，或者通过使用 df.loc[:, 'import'] 来访问该列。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd 

# 读取数据
df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\auto_ins.csv', sep='\t', encoding='gb2312')  

# 筛选出国产车，并列示出全部信息 
df_guo = df[df['import'] == "国产"] 
print(df_guo)

如果还有问题，请提供数据文件和完整的错误信息，这样我才能更好地帮助你。

我需要在一个csv文件里选取部分列存储到另一个csv文件中，使用python帮我补全代码import pandas as pd import numpy as np df_orgin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始csv文件
df_origin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

# 选择需要的列
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = df_origin[columns_to_keep]

# 存储到新的csv文件
df_new.to_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/new_covid.csv', index=False)

其中，`columns_to_keep` 是需要保留的列的列名列表，可以根据实际需求进行修改。`index=False` 表示不在输出文件中包含行索引。