作业pychar： 读取has_empty_data.csv文件 1）计算所有女生的平均身高 2）对男生的年龄进行排序并取年龄最大的男生的姓名

在Python中，我们可以使用pandas库来处理CSV文件，包括数据读取、统计分析以及排序操作。假设`has_empty_data.csv`已经包含了一个名为'gender'列来标识性别，和一个'height'列表示身高，还有'age'列表示年龄。

首先，我们需要导入pandas库并加载数据：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('has_empty_data.csv')

接下来，我们可以按照以下步骤完成任务：

1) 计算所有女生的平均身高：

female_heights = df[df['gender'] == 'female']['height']
average_female_height = female_heights.mean()
print(f"所有女生的平均身高是: {average_female_height}")

2) 对男生的年龄进行排序，并找到年龄最大的男生的姓名：

male_df = df[df['gender'] == 'male'].sort_values('age', ascending=False)
max_age_male_name = male_df.iloc[0]['name']
print(f"年龄最大的男生的姓名是: {max_age_male_name}")

这里我们先筛选出男生的数据集，然后按年龄降序排列，通过索引`iloc[0]`获取年龄最大的男生的信息。

相关问题

pycharm导入文件TCGA_InfoWithGrade.csv

在PyCharm中导入名为"TCGA_InfoWithGrade.csv"的文件通常涉及数据处理和分析操作，你可以按照以下步骤进行：

1. 打开PyCharm，并确保你已经有一个Python项目或当前工作目录包含该CSV文件。
2. 导航到`File`菜单，然后选择`Open`或`New Project`打开文件，如果你已经有项目的話，选择`Project Files`或`Recent`选项。
3. 在弹出的文件浏览窗口中找到`TCGA_InfoWithGrade.csv`文件并选中它。
4. 点击`Open`按钮或者右键点击文件名，选择`Open with` > `Python Editor`或`Data Editor`，这将自动加载文件内容。

5. 为了能读取CSV文件，你需要导入内置的`pandas`库，如果还没有导入，可以使用以下代码：

   import pandas as pd

6. 现在，你可以通过以下代码来读取文件：

   data = pd.read_csv('TCGA_InfoWithGrade.csv')

这将把数据加载到一个DataFrame对象`data`中，方便后续的数据清洗、分析或操作。

pycharm读取csv文件pd.read_csv

在PyCharm中使用`pd.read_csv()`读取csv文件时，可能会遇到乱码的问题。有几种解决方法可以尝试。

首先，可以尝试更改编码方式。使用`pd.read_csv(filepath_or_buffer=file_path, sep=sep, encoding=encoding)`读取csv文件时，可以尝试修改`encoding`参数，将其设置为与文件编码一致的值。

另外一种解决方法是使用`open()`函数打开文件，然后再读取文件中的数据。例如，可以使用`df=pd.read_csv(open('shuju.csv'))`来读取文件。

还有一种解决方法是通过记事本打开csv文件，并将其另存为utf-8编码。然后在使用`pd.read_csv()`读取文件时，将`encoding`参数设置为'utf-8'。这样可以解决读取csv文件时的乱码问题。

希望以上解决方法对解决PyCharm读取csv文件时的乱码问题有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pd.read_csv 读取csv数据：‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0x8c in position 18:](https://blog.csdn.net/chenhepg/article/details/121116182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pandas.read_csv() 出现乱码，几种总结的解决方法](https://blog.csdn.net/qq_41479464/article/details/99694982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [快速解决pandas.read_csv()乱码的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38553791/13763174)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]