读入zong.csv文件，创建打印出来如下图所示的一个DataFrame。同时计算每个行索引相应行的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入pandas库，并读取zong.csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('zong.csv', index_col=0)

接下来，我们可以使用以下代码来计算每个行索引相应行的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值，并将结果存储到一个新的DataFrame中：

new_df = pd.DataFrame(columns=['max_value', 'max_col', 'min_value', 'min_col', 'mean_value'])

for index, row in df.iterrows():
    max_value = row.max()
    max_col = row.idxmax()
    min_value = row.min()
    min_col = row.idxmin()
    mean_value = row.mean()
    
    new_df.loc[index] = [max_value, max_col, min_value, min_col, mean_value]

最后，我们可以使用以下代码打印出DataFrame：

print(new_df)

这样就可以得到你所需要的结果了。

相关问题

1、读入zong.csv文件，创建打印出来如下图所示的一个DataFrame。同时计算每个行索引相应行的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值。 年份 2018年 2017年 2016年 2015年…… 指标 年末总人口(万人) 139538 139008 138271 137462…… 男性人口(万人) 71351 71137 70815 70414……… 女性人口(万人) 68187 67871 67456 67048…….. 城镇人口(万人) 83137 81347 79298 77116…….. 乡村人口(万人) 56401 57661 58973 60346………

很高兴回答您的问题！为了能够实现您的要求，你需要先安装pandas库。您可以使用以下代码安装：

!pip install pandas

然后，您可以使用以下代码来读取csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('zong.csv', index_col=0, header=0)
print(df)

接下来，您可以使用以下代码计算每个行索引相应行的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值：

max_values = df.max(axis=1)
max_indices = df.idxmax(axis=1)
min_values = df.min(axis=1)
min_indices = df.idxmin(axis=1)
mean_values = df.mean(axis=1)

print("最大值：\n", max_values)
print("最大值列索引：\n", max_indices)
print("最小值：\n", min_values)
print("最小值列索引：\n", min_indices)
print("平均值：\n", mean_values)

希望这能回答您的问题！

读入zong.csv文件，指标 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年 2003年 2002年 2001年 2000年 1999年 年末总人口(万人) 139538 139008 138271 137462 136782 136072 13540创建打印出来如下图所示的一个DataFrame。同时计算每个行索引相应行的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值

好的，我们可以使用pandas库来读取zong.csv文件，并创建一个包含所需信息的DataFrame。代码如下：

import pandas as pd

# 读取文件并转置
df = pd.read_csv('zong.csv', index_col=0).T

# 创建新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=['max_value', 'max_col', 'min_value', 'min_col', 'mean_value'])

# 计算每行的最大值、最大值列索引、最小值、最小值列索引和平均值
for index, row in df.iterrows():
    max_value = row.max()
    max_col = row.idxmax()
    min_value = row.min()
    min_col = row.idxmin()
    mean_value = row.mean()

    new_df.loc[index] = [max_value, max_col, min_value, min_col, mean_value]

# 打印新的DataFrame
print(new_df)

这样就可以得到你所需要的结果了。