``` basketball_man=df[(df['项目']=='篮球') & (df['性别']=='男')] pd.DataFrame(basketball_man)```（2）统计男篮、运动员的平均年龄、身高、体重

通过提供的DataFrame `basketball_man`，我们可以计算其中男性篮球运动员的平均年龄、身高和体重。首先，我们需要确认这些列是否存在并且数据完整。假设DataFrame中确实有'年龄'、'身高'和'体重'这三个列。

# 计算平均年龄
average_age = basketball_man['年龄'].mean()

# 计算平均身高
average_height = basketball_man['身高'].mean()

# 计算平均体重
average_weight = basketball_man['体重'].mean()

# 将结果汇总成一个新的字典
stats_summary = {
    '平均年龄': average_age,
    '平均身高': average_height,
    '平均体重': average_weight
}

# 可能还会将这些数据转换为DataFrame展示
summary_df = pd.DataFrame([stats_summary], columns=['统计数据', '值'])

print('男篮运动员的平均统计数据:')
print(summary_df)

相关问题

``` basketball_man_stats=basketball_man=[['年龄（岁）','身高(cm)','体重(kg)']].mean()```AttributeError: 'list' object has no attribute 'mean'

这个错误提示源于尝试对Python列表`basketball_man`执行`mean()`操作，但实际上，`mean()`是Pandas库中DataFrame对象的一个方法，用于计算平均值。如果`basketball_man_stats`是一个列表，并不是一个包含字典或其他结构可以计算平均值的数据结构，那么你需要先将其转换成DataFrame或者直接操作其中的嵌套数据。

正确的做法应该是这样的：

1. 如果`basketball_man`是一个二维列表，包含了球员的信息，你可以使用`pandas.DataFrame`构造它：

   import pandas as pd
   basketball_man = [['年龄（岁）', '身高(cm)', '体重(kg)'],
                    ['30', '198', '105'],
                    ['28', '205', '110']]  # 添加更多球员数据

   basketball_df = pd.DataFrame(basketman, columns=['年龄', '身高', '体重'])
   mean_stats = basketball_df.mean()

2. 如果`basketball_man`已经是一个包含字典的列表，可以直接计算每个键的平均值：

   mean_stats = {key: sum(value_list) / len(value_list)
                 for key, value_list in [player.items() for player in basketball_man]}

在这个例子中，`mean()`函数不会工作，因为`basketball_man`是一个简单的列表，不是统计分析的对象。

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

这段代码的作用是生成一个词云图，并输出该专业师生最迫切需要学习的知识（词频最高的前10个词语）。代码中使用了pandas库来读取和处理Excel文件数据，jieba库进行中文分词，wordcloud库生成词云图，matplotlib库进行图像展示，PIL库进行图片处理。

在代码中，使用`PIL.Image.open()`函数加载了一张名为'basketball.png'的图片作为词云图的形状模板。请确保'basketball.png'文件存在，并且与代码文件在同一目录下。

此外，代码还使用了一些Excel文件（'中间表.xlsx'、'读者信息.xlsx'、'图书目录.xlsx'），请确保这些文件存在并包含正确的数据。

停用词表文件（'停用词表1.txt'、'停用词表2.txt'、'停用词表3.txt'）应该是包含一些常用词语的文本文件，每行一个词语。请确保这些文件存在，并且以UTF-8编码保存。

最后，代码输出了词频最高的前10个词语。请注意，此处涉及到`simhei.ttf`字体文件，确保该字体文件存在并与代码文件在同一目录下。

如果您遇到了任何错误，请提供具体的错误信息以便我更准确地帮助您解决问题。