pandas统计各项目男女运动员的年龄跨度代码

请参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv("athlete_events.csv")

# 筛选出男女运动员的数据
male_data = data[data.Sex == 'M']
female_data = data[data.Sex == 'F']

# 统计男女运动员的年龄跨度
male_age_span = male_data['Age'].max() - male_data['Age'].min()
female_age_span = female_data['Age'].max() - female_data['Age'].min()

# 输出结果
print("男运动员的年龄跨度为：{}岁".format(male_age_span))
print("女运动员的年龄跨度为：{}岁".format(female_age_span))

注意：本回答侧重于技术问题，请勿用于非法用途。

相关问题

pandas统计各省各项目人数

好的，我可以回答这个问题。可以使用 pandas 来实现这个功能。首先需要将数据导入 Pandas 的 DataFrame 中，然后使用 groupby 和 sum 函数来统计各省各项目的人数。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 将数据导入 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 groupby 和 sum 函数统计各省各项目的人数
result = df.groupby(['Province', 'Project'])['Number'].sum()

# 输出结果
print(result)

其中，`data.csv` 是一个包含省份、项目和人数列的 csv 文件，可以根据实际情况进行修改。

pandas统计分析代码

以下是pandas统计分析的代码示例：

1. 计算数据的描述性统计信息

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'age': [20, 21, 22, , 24],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
        'score': [80, 85, 90, 95, 100}

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据的描述性统计信息
print(df.describe())

2. 计算数据的总和、均值、最小值、最大值等

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'age': [20, 21, 22, 23, 24],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
        'score': [80, 85, 90, 95, 100]}

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据的总和、均值、最小值、最大值等
print('数据的总和为：\n', df.sum())
print('数据的均值为：\n', df.mean())
print('数据的最小值为：\n', df.min())
print('数据的最大值为：\n', df.max())

3. 统计每个品种的数量

import pandas as pd

# 读取数据
iris = pd.read_csv('D:\\iris.csv')

# 统计每个品种的数量
print('每个品种的数量为：\n', iris['Species'].value_counts())