在python里怎么对某一列整型数据按是否大于10进行数据统计

你可以使用 pandas 库来对某一列整型数据进行数据统计。具体操作可以按照以下步骤进行：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 创建数据

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 对某一列进行数据统计

count = (df['col1'] > 10).sum()
print(count)

其中，`(df['col1'] > 10)` 返回一个布尔类型的 Series，表示该列每个元素是否大于 10；`.sum()` 对该布尔类型的 Series 进行求和，得到大于 10 的元素个数。

相关问题

python 如何根据某列值是否大于1980，赋予新列1或0

在Python中，可以使用pandas库将某列值是否大于某个数值赋予新列1或0。下面给出示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1980, 1990, 2000, 2010, 2020]})

# 根据列A的值是否大于1980，给列B赋值
df['B'] = (df['A'] > 1980).astype(int)

print(df)

输出结果：

      A  B
0  1980  0
1  1990  1
2  2000  1
3  2010  1
4  2020  1

在上述代码中，首先创建了一个DataFrame，包含一列A的值。然后，在新建一列B时，使用了一个条件表达式`(df['A'] > 1980)`，它会返回一个由True和False组成的布尔类型序列，True表示对应位置的A列的值大于1980，False表示小于等于1980。接下来使用`astype(int)`函数将布尔类型序列转换为整型序列，True会转换为1，False会转换为0，并将其赋给新的列B。

实现快速排序算法，基准元素随机选取。要排序的整型数组元素可以用随机数生成器生成，运行程序，记录分别对十万，一百万，一千万，五千万个数据排序所用的时间，列出表格显示统计出来的时间。并单独显示一个100个数据的排序结果。

好的，这是一个关于算法的问题，我会尽力回答。下面是快速排序算法的示例代码：

import random
import time

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = random.choice(arr) # 随机选择基准元素
    left = []
    right = []
    equal = []
    for element in arr:
        if element < pivot:
            left.append(element)
        elif element > pivot:
            right.append(element)
        else:
            equal.append(element)
    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)

# 生成随机整数数组
def generate_random_arr(n):
    arr = []
    for i in range(n):
        arr.append(random.randint(1, 100))
    return arr

# 统计排序时间并返回排序结果
def sort_and_time(arr):
    start_time = time.time()
    sorted_arr = quick_sort(arr)
    end_time = time.time()
    duration = end_time - start_time
    return sorted_arr, duration

# 测试排序时间
def test_sort_time():
    n_list = [100000, 1000000, 10000000, 50000000]
    print("n\ttime")
    for n in n_list:
        arr = generate_random_arr(n)
        sorted_arr, duration = sort_and_time(arr)
        print("%d\t%.5f" % (n, duration))

# 输出前100个排序结果
def print_first_100(arr):
    print("First 100 sorted elements:")
    for i in range(100):
        print(arr[i], end=" ")
    print()

# 测试
arr = generate_random_arr(100)
sorted_arr, duration = sort_and_time(arr)
print_first_100(sorted_arr)
test_sort_time()

这个示例代码中，我们使用 `random.choice` 函数来随机选择基准元素，然后将数组分为三部分：小于基准元素的部分、等于基准元素的部分和大于基准元素的部分。我们递归地对左边和右边的部分进行排序，最后将它们和等于基准元素的部分合并起来。

对于测试排序时间，我们分别生成了四个不同大小的随机整数数组，并记录了排序所用的时间。对于输出前100个排序结果，我们只需要输出排序后数组的前100个元素即可。

希望这个示例代码对您有所帮助！