pandas按照性别分组，分别统计男生和女生成绩的均值，最高分和最低分

你可以使用 pandas 的 `groupby` 函数按照性别分绩，然后使用聚合函数计算男生和女生成绩的均值、最高分和最低分。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 假设有一个名为 "students" 的数据框，其中包含 "name"、"gender" 和 "score" 三列

# 按照性别分组
grouped = students.groupby("gender")

# 计算男生和女生成绩的均值、最高分和最低分
result = grouped.agg({"score": ["mean", "max", "min"]})

print(result)

输出的结果将是一个数据框，其中包含两行，分别对应男生和女生的成绩均值、最高分和最低分。

相关问题

利用pandas按照日和月进行均值统计

假设我们有一个数据集，其中包含日期、温度和湿度的数据。我们想要按天和每个月的均值来统计这些数据。我们可以利用pandas的groupby和resample函数实现这个目标。

首先，读入数据集：

import pandas as pd

data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-01'],
        'temperature': [20, 25, 22, 24, 18, 19],
        'humidity': [65, 75, 70, 72, 60, 62]}

df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

现在，我们的数据框长这样：

            temperature  humidity
date                             
2020-01-01           20        65
2020-01-01           25        75
2020-01-02           22        70
2020-01-02           24        72
2020-02-01           18        60
2020-02-01           19        62

现在我们可以使用groupby按日和月来分组：

day_mean = df.groupby(df.index.date).mean()
month_mean = df.resample('M').mean()

`groupby(df.index.date)` 会根据每个日期分组，然后对每组取平均值。 `resample('M')` 将数据按月重采样，然后对每个月取平均值。

现在 `day_mean` 和 `month_mean` 的值分别为：

`day_mean`:

            temperature  humidity
2020-01-01           22        70
2020-01-02           23        71
2020-02-01           18.5      61

`month_mean`:

            temperature  humidity
date                             
2020-01-31    22.75     70.5     
2020-02-29    18.5      61.0   

这样就实现了按日和月进行均值统计。

pandas统计每个月的最高温度和最低温度

假设有一个DataFrame对象df，其中包含日期和温度两列数据，可以使用以下代码统计每个月的最高温度和最低温度：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取月份列
df['month'] = df['date'].dt.month

# 按月份和温度进行分组，统计最高温度和最低温度
result = df.groupby(['month'])['temperature'].agg(['max', 'min'])

print(result)

输出结果类似于：

       max  min
month         
1       10  -5
2       12  -3
3       18   2
4       25   9
5       30  15
6       35  20
7       40  25
8       38  23
9       32  18
10      25  10
11      18   2
12      12  -3

其中，每行表示一个月份的最高温度和最低温度。