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

时间: 2024-02-10 12:09:39 浏览: 106
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student_sql.rar_student.sql_学校管理 _学生档案管理 SQL_学生管理

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。
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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”。

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-...

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)

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...

分析：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)

1. 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。 2. 使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型，这是因为在实际的数据集中，有些数据可能是字符串类型，需要先...
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filtered_df = filtered_df.sort_values(by='student_id') for index, row in filtered_df.iterrows(): print(row['student_id'], "{:.2f}".format(row['bonus_percentage'])) The code uses the pandas ...

You will be given a dataframe with three columns: student_id, base, and bonus. You should calculate the bonus_percentage column, which contains the percentage of each student's bonus relative to their base grade. The result should be sorted in ascending order by student_id. Additionally, the result should only include students if they have a base that is greater than the average base of all students, and if their bonus is at least the average bonus of all students. Input The first line is a number n, indicating the number of students. The next n lines give the students' information (student_id, base, bonus). Output For each filtered out rows, print the student_id and bonus_percentage (output to 2 decimal places). If there is no row to display, print None. Sample Input 5 12213101 85 3.5 12213103 90 4.0 12213212 80 1.2 12213129 87 0.5 12213301 93 2.1 12213103 4.44 Output: 12213103 4.44 Constraints: The input dataframe will have at most 10^5rows. The student_idcolumn will contain unique non-negative integers. The base and bonus columns will contain non-negative float point numbers. Note: You can use the mean() method to compute the mean of a column.use pandas in python

df = df.sort_values(by='student_id') # output the filtered rows, or "None" if there are none if len(df) > 0: for index, row in df.iterrows(): print(row['student_id'], '{:.2f}'.format(row['bonus_...

You will be given a dataframe with three columns: student_id, base, and bonus. You should calculate the bonus_percentage column, which contains the percentage of each student's bonus relative to their base grade. The result should be sorted in ascending

order by the bonus_percentage column. Here's how you can do it in Python: python import pandas as pd ... The resulting dataframe is then sorted by the bonus_percentage column in ascending order.

Statistical score Statistics the scores of different classes and exams. Input&Output Firstly, input an integer N, which represents a total of N students. Then enter N lines, each containing the student's name, class, exam 1 score, and exam 2 score. Count the average and total scores of each exam for each class, and sort the results by class name before outputting them to the console. Output includes class, score1_mean, score1_sum, score2_mean, score2_sum. Input 5 Alice,Class A,80,85 Bob,Class B,70,75 Bob2,Class B,70,75 Bob3,Class B,70,75 Charlie,Class A,90,95 Output class score1_mean score1_sum score2_mean score2_sum 0 Class A 85.0 170 90.0 180 1 Class B 70.0 210 75.0 225 use pandas in python

Sure! Here's an example code using pandas in Python to solve the problem you ... Note that the column names are flattened and the index is reset to make the output format match the one in your example.

input is the path name of the file, which contain a dataframe,you need to filter out all students with scores >= 80 and add a column showing their grade level >=90 points, A grade; 80-89, B grade; 70-79, C grade; 60-69, D grade; 0-59, E grade. Example Input 1.txt Output studentid score grade 0 student1 95 A 1 sutdent2 88 B 4 student5 82 B content in file 1.txt: 1studentid score 2student1 95 3sutdent2 88 4student3 75 5student4 60 6student5 82 use pandas in python

Here is the code to read the file, filter the students with scores >= 80, and add a new column showing their grade level: python import pandas as pd # Read the file df = pd.read_csv('input.txt',...

# 计算大一与大三学生平均体重 import pandas as pd import numpy as np student = pd.DataFrame({ '年级':['大一','大二','大三','大四','大二','大三','大一','大三','大四'], '姓名':['李宏卓','李思真','张振海','赵鸿飞','白蓉','马腾飞','张晓凡','金紫萱','金烨'], '年龄':[18,19,20,21,19,20,18,20,21], '性别':['男','女','男','男','女','男','女','女','男'], '身高':['175','165','178','175','160','180','167','170','185'], '体重':['65','60','70','75','55','70','52','53','73'], })

df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] # 将体重列转换为数值类型 df['体重'] = pd.to_numeric(df['体重']) # 计算平均体重 avg_weight = df.groupby('年级')['体重'].mean() print(avg_weight) ...

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