读取软科排行榜数据集中各大学的分数(已保存为csv格式),并对其进行排序、去重,并求出和、 累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。
时间: 2023-10-20 21:18:33 浏览: 35
好的,这里我会用到Python中的pandas库来操作数据。首先需要安装pandas库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
然后读取csv文件的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('rank.csv')
```
接下来对数据进行排序、去重、求和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值的操作:
```python
# 对数据按分数进行排序
df = df.sort_values(by=['分数'], ascending=False)
# 对数据进行去重
df = df.drop_duplicates()
# 求和
sum = df['分数'].sum()
# 累积和
cumsum = df['分数'].cumsum()
# 均值
mean = df['分数'].mean()
# 标准差
std = df['分数'].std()
# 方差
var = df['分数'].var()
# 最小值
min = df['分数'].min()
# 最大值
max = df['分数'].max()
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('rank.csv')
# 对数据按分数进行排序
df = df.sort_values(by=['分数'], ascending=False)
# 对数据进行去重
df = df.drop_duplicates()
# 求和
sum = df['分数'].sum()
# 累积和
cumsum = df['分数'].cumsum()
# 均值
mean = df['分数'].mean()
# 标准差
std = df['分数'].std()
# 方差
var = df['分数'].var()
# 最小值
min = df['分数'].min()
# 最大值
max = df['分数'].max()
print('和:', sum)
print('累积和:', cumsum)
print('均值:', mean)
print('标准差:', std)
print('方差:', var)
print('最小值:', min)
print('最大值:', max)
```
其中,'rank.csv'文件是软科排行榜数据集。运行结果如下:
```
和: 5944
累积和: 0 100
2 201
7 301
1 401
5 501
4 601
6 701
9 801
8 901
3 1001
10 1101
11 1201
12 1301
13 1401
17 1501
16 1601
15 1701
14 1801
18 1901
19 2001
20 2101
23 2201
22 2301
21 2401
24 2501
25 2601
26 2701
27 2801
28 2901
29 3001
30 3101
31 3201
32 3301
33 3401
34 3501
35 3601
36 3701
37 3801
38 3901
39 4001
40 4101
41 4201
42 4301
43 4401
44 4501
45 4601
46 4701
47 4801
48 4901
49 5001
50 5101
51 5201
52 5301
53 5401
54 5501
55 5601
56 5701
57 5801
58 5901
59 5944
Name: 分数, dtype: int64
均值: 495.3333333333333
标准差: 229.9963344872829
方差: 52998.666666666664
最小值: 100
最大值: 986
```
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