pyhton pandas某一列降序

时间: 2023-10-13 21:23:29 浏览: 87

Python-pandas基础习题与答案

### Python-pandas基础习题与答案 #### 一、题目解析及知识点概述根据题目描述，这份材料主要涉及Python中的pandas库的基础操作，包括数据读取、数据处理、数据分析等多个方面。通过这些习题，我们可以了解到如何使用pandas进行基本的数据分析任务。 #### 二、详细知识点解释 **知识点1：导入必要的库并将成绩表.xls的数据导入到DataFrame类型变量score中** ```python import pandas as pd import numpy as np score = pd.read_excel("成绩表.xls") ``` - **知识点说明**： - `import pandas as pd` 和 `import numpy as np`：这是导入pandas和numpy库的标准方式，其中`pd`和`np`分别作为pandas和numpy的别名，方便后续调用。 - `pd.read_excel("成绩表.xls")`：使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。 **知识点2：为score新增总分列和平均分列** ```python score['总分'] = score.apply(lambda x: x[5:17].sum(), axis=1) score['平均分'] = score.apply(lambda x: x[5:17].mean(), axis=1) ``` - **知识点说明**： - `apply`方法用于应用自定义函数对DataFrame的每行或每列进行操作。 - `lambda x: x[5:17].sum()`：这里使用了lambda表达式，表示对每行（`axis=1`）从第5列到第17列（包含第5列但不包含第17列）的数据求和。 - `x[5:17].mean()`：计算第5列到第17列的平均值。 **知识点3：打印出前10行** ```python score.head(10) ``` - **知识点说明**： - `head(10)`：打印DataFrame的前10行。 **知识点4：打印出每一列的数据类型** ```python score.info() ``` - **知识点说明**： - `info()`：显示DataFrame的基本信息，包括列名、非空值数量、数据类型等。 **知识点5：如何查看score中有多少行** ```python score.shape[0] ``` - **知识点说明**： - `shape`属性返回一个包含行数和列数的元组，通过`score.shape[0]`可以获取DataFrame的行数。 **知识点6：快速统计出各科成绩的计数、平均数、方差、最小值、最大值、分位数值等信息** ```python score.loc[:, '语文':'艺术'].describe() ``` - **知识点说明**： - `loc`：基于标签的选择数据，这里选择从“语文”到“艺术”的所有列。 - `describe()`：提供一系列描述性统计信息，如计数、平均数、标准差、最小值、分位数、最大值等。 **知识点7：2班平均语文成绩是多少？成绩保留到小数点后3位** ```python round(score[score['所在班级'] == '2班'][['语文']].mean(), 3) ``` - **知识点说明**： - `score['所在班级'] == '2班'`：条件筛选，只保留“所在班级”为“2班”的行。 - `[['语文']]`：选择特定列。 - `mean()`：计算平均值。 - `round(..., 3)`：四舍五入到小数点后第三位。 **知识点8：2班数学最高分是多少？最低分是多少** ```python score[score['所在班级'] == '2班'][['数学']].agg([np.max, np.min]) ``` - **知识点说明**： - `agg([np.max, np.min])`：聚合函数，计算最大值和最小值。 **知识点9：2班有多少个姓杨的同学** ```python score[(score['所在班级'] == '2班') & (score['姓名'].str.slice(0, 1) == '杨')].shape[0] ``` - **知识点说明**： - `str.slice(0, 1)`：提取姓名的第一位字符。 - `shape[0]`：获取结果的行数。 **知识点10：2班有多少男同学？多少女同学** ```python score[score['所在班级'] == '2班']['性别'].value_counts() ``` - **知识点说明**： - `value_counts()`：计算每个唯一值出现的次数。 **知识点11：统计2班和3班的学生人数？要求显示班级名称和学生人数** ```python score[(score['所在班级'] == '2班') | (score['所在班级'] == '3班')]['所在班级'].value_counts() ``` - **知识点说明**： - `|`：逻辑或运算符，用于连接多个条件。 **知识点12：学生人数最多的班级是哪两个？要求显示出班级名称和学生人数** ```python score['所在班级'].value_counts().head(2) ``` - **知识点说明**： - `head(2)`：返回前两个值。 **知识点13：降序输出2班所有同学的语文成绩，要求输出学生姓名和语文成绩** ```python score[score['所在班级'] == '2班'][['姓名', '语文']].sort_values(by=['语文'], ascending=False) ``` - **知识点说明**： - `sort_values(by=['语文'], ascending=False)`：根据“语文”成绩排序，`ascending=False`表示降序排列。 **知识点14：李子艺同学的计算机和艺术成绩是多少** ```python score[score['姓名'] == '李子艺'][['姓名', '计算机', '艺术']] ``` - **知识点说明**： - 条件筛选并选择特定列。 **知识点15：2班有多少男同学的历史成绩在90分以上** ```python score[(score['所在班级'] == '2班') & (score['性别'] == '男') & (score['历史'] >= 90)].shape[0] ``` - **知识点说明**： - 多个条件同时筛选。 **知识点16：2班有多少同学是1991年出生的** ```python score[(score['所在班级'] == '2班') & (score['出生日期'].dt.year == 1991)].shape[0] ``` - **知识点说明**： - `dt.year`：提取日期的年份。 **知识点17：2班历史成绩前三位的同学是哪几个？要求显示出学生姓名、性别和英语成绩** ```python score[score['所在班级'] == '2班'][['姓名', '性别', '历史']].sort_values('历史', ascending=False).head(3) ``` - **知识点说明**： - 综合使用条件筛选、排序和切片。 **知识点18：按总成绩降序输出2班所有同学的姓名、性别和总成绩** ```python score[score['所在班级'] == '2班'][['姓名', '性别', '总分']].sort_values(by='总分', ascending=False) ``` - **知识点说明**： - 同知识点13类似，但选择不同的列进行展示。 #### 三、总结通过这些练习，我们可以掌握pandas库的基础操作，如数据读取、数据筛选、数据排序、数据聚合等。这对于进行数据分析和数据预处理是非常重要的技能。这些知识点不仅适用于本题目的具体场景，也可以应用于更广泛的数据分析任务中。

可以使用`sort_values`函数来对某一列进行降序排序。假设你要对DataFrame中的`column_name`列进行降序排序，可以使用以下代码： ```python import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 对column_name列进行降序排序 sorted_data = data.sort_values('column_name', ascending=False) # 打印排序后的数据 print(sorted_data) ``` 其中`ascending=False`表示降序排序。

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