~student_df["性别"].isin(["男", "女"]) 和student_df["性别"].isin(["男", "女"])的区别

student_df["性别"].isin(["男", "女"]) 和 student_df["性别"].isin(["男", "女"]) 的区别在于两者使用的条件不同。

1. student_df["性别"].isin(["男", "女"]) 表示筛选出 "性别" 列中取值为 "男" 或 "女" 的行。这个条件会返回一个布尔型的 Series，其中为 True 的行表示满足条件，为 False 的行表示不满足条件。

2. student_df["性别"].isin(["男", "女"]) 表示筛选出 "性别" 列中取值为 "男" 或 "女" 的行，并将这些行的 "性别" 列的值替换为 "人"。这个条件会直接修改原始的 DataFrame，将满足条件的行的 "性别" 列的值替换为 "人"。

所以两者的区别在于第二个条件会直接修改原始的 DataFrame，而第一个条件只是返回满足条件的行的布尔型 Series。

相关问题

Pandas读取“student.xlsx”数据，命名为“df_student”，利用学生的身高和体重，做如下操作: 1.计算每位学生的BMI 体质指数,原df_student 新增列“BMI"; BMI=体重(kg)/身高(m)2 2.判断每位学生的体形，新增列“体形”; 3.使用.iloc()方法筛选出体形“偏瘦”的学生，命名为“df_thin"; 4.使用.loc()方法筛选出体形“正常”的学生,命名为“df _normal"; 5.使用.isin()方法筛选出体形“超重”的学生，命名为“df _overweight";6.使用.query()方法筛选出体形“肥胖”的学生，命名为“df_obisty"; 7.将上述5个DataFrame(df _student、df_thin、df _normal、df_overweight和df_obisty)导入至同一张 excel中存储，文件命名为“HW_体形判断―学号―姓名.xlsx”。

好的，我会依次回答你的问题，首先是第一个问题：

import pandas as pd

# 读取数据
df_student = pd.read_excel('student.xlsx')

# 计算BMI
df_student['BMI'] = df_student['体重(kg)'] / (df_student['身高(m)'] ** 2)

# 判断体形
df_student.loc[df_student['BMI'] < 18.5, '体形'] = '偏瘦'
df_student.loc[(df_student['BMI'] >= 18.5) & (df_student['BMI'] < 24), '体形'] = '正常'
df_student.loc[(df_student['BMI'] >= 24) & (df_student['BMI'] < 28), '体形'] = '超重'
df_student.loc[df_student['BMI'] >= 28, '体形'] = '肥胖'

# 筛选体形“偏瘦”的学生
df_thin = df_student.iloc[df_student.loc[df_student['体形'] == '偏瘦'].index]

# 筛选体形“正常”的学生
df_normal = df_student.loc[df_student['体形'] == '正常']

# 筛选体形“超重”的学生
df_overweight = df_student[df_student['体形'].isin(['超重'])]

# 筛选体形“肥胖”的学生
df_obesity = df_student.query("体形 == '肥胖'")

# 将5个DataFrame导入同一张excel中
filename = 'HW_体形判断-学号-姓名.xlsx'
with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
    df_student.to_excel(writer, sheet_name='全部学生', index=False)
    df_thin.to_excel(writer, sheet_name='偏瘦', index=False)
    df_normal.to_excel(writer, sheet_name='正常', index=False)
    df_overweight.to_excel(writer, sheet_name='超重', index=False)
    df_obesity.to_excel(writer, sheet_name='肥胖', index=False)

注意：上述代码中的“体重(kg)”和“身高(m)”是指Excel中对应的列名，如果不一致，需要进行修改。

df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] df['体重(kg)'] = pd.to_numeric(df['体重(kg)']) avg_weight = df.groupby('年级')['体重(kg)'].mean() print(avg_weight)

这段代码使用了Python的Pandas库对一个名为student的数据表进行了处理。首先，使用isin()方法过滤出年级为大一和大三的学生，并将结果存储在df变量中。接着，使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型。然后，使用groupby()方法按照年级对数据进行分组，并计算每个组中“体重(kg)”列的平均值，将结果存储在avg_weight变量中。最后，使用print()方法输出结果。

总体来说，这段代码的作用是计算年级为大一和大三的学生的平均体重。