python怎么对学生dataframe(姓名,年龄、分数、专业)专业分组并计算各组成绩的最大值、最小值
时间: 2024-09-14 22:09:56 浏览: 20
在Python中,你可以使用pandas库对DataFrame进行分组操作。首先,假设你有一个名为`df`的数据框,它包含了学生的姓名(name),年龄(age),分数(score)以及专业(major)。要按专业分组并计算各组成绩的最大值(min_score)和最小值(max_score),可以按照以下步骤操作:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你已经加载好的数据框
df = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', ..., '小明'],
'年龄': [18, 20, 21, ..., 19],
'分数': [85, 92, 78, ..., 99],
'专业': ['计算机科学', '数学', '计算机科学', ..., '物理学']
})
# 按专业分组,并计算每组的最高分和最低分
grouped_df = df.groupby('专业').agg({'分数': {'min_score': 'min', 'max_score': 'max'}})
print(grouped_df)
```
这将返回一个新的DataFrame,其中包含每个专业的名称以及对应的成绩最大值(min_score列)和最小值(max_score列)。
相关问题
python怎么对学生dataframe(姓名,年龄、分数、专业)专业分组并计算各组成绩>75
在Python中,我们可以使用pandas库来处理DataFrame数据。如果你想要按照“专业”对DataFrame分组,并计算出每个专业里分数大于75的学生数量或平均分等统计信息,可以按照以下步骤操作:
```python
import pandas as pd
# 假设df是一个包含姓名、年龄、分数和专业的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', ...],
'年龄': [20, 22, 21, 23, ...],
'分数': [85, 90, 76, 80, ...],
'专业': ['计算机科学', '数学', '计算机科学', '化学', ...]
})
# 按照'专业'列进行分组
grouped_df = df.groupby('专业')
# 计算分数大于75的学生数量或平均分
# 如果你想看每个专业有多少人分数大于75
num_high_scores = grouped_df['分数'].apply(lambda x: (x > 75).sum())
# 或者计算平均分数大于75的学生平均分
avg_above_seventy_five = grouped_df['分数'].apply(lambda x: x[x > 75].mean() if not x.empty else None)
# 结果存储在一个新的Series中
result = {'学生数量': num_high_scores, '平均分': avg_above_seventy_five}
print(result)
```
python怎么对dataframe分组并计算各组元素的最大值、最小值
在Python的pandas库中,你可以使用`groupby()`函数对DataFrame按某个列或多列进行分组,然后对每个组应用聚合函数,比如计算最大值和最小值。下面是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
# 假设你有一个名为df的DataFrame
data = {
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按'A'和'B'列进行分组,并计算'C'列的最大值和最小值
grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})
```
在这个例子中,`groupby(['A', 'B'])`将DataFrame按照'A'和'B'两列的组合进行分组,而`agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})`则表示对'C'列分别计算最大值(max)和最小值(min)。
结果会得到一个新的DataFrame,其中每一行代表一个(A, B)组,'max'和'min'列分别是对应组内'C'列的最大值和最小值。