#查看价格最高价的相关情况 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #最高价的平均值 pj1 = df1['最高价'].mean() print("最高价的平均值是{}".format(pj1)) #最高价的众数: zs1 = df1['最高价'].mode() print("最高价的众数是:{}".format(zs1)) #最高价的方差: fc1 = df1['最高价'].var() print("最高价的方差是:{}".format(fc1))解析代码
时间: 2023-12-06 14:40:31 浏览: 36
这段代码使用了 Pandas 库来读取名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件,并将其存储在名为 df1 的数据框中。然后,代码计算了最高价列的平均值、众数和方差,并将结果打印输出。
具体解析如下:
1. `import pandas as pd`:导入 Pandas 库,并给它起一个别名 pd。
2. `df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx')`:使用 Pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件,并将数据存储在名为 df1 的数据框中。注意,这里使用了原始字符串(以字母 r 开头),是因为反斜杠在普通字符串中有特殊含义,需要转义。
3. `df1`:输出 df1 数据框,可以查看数据的结构和内容。
4. `pj1 = df1['最高价'].mean()`:使用 Pandas 的 mean 函数计算最高价列的平均值,并将结果存储在 pj1 变量中。
5. `print("最高价的平均值是{}".format(pj1))`:使用 print 函数将最高价列的平均值打印输出,注意这里使用了字符串的 format 方法来将变量 pj1 插入到字符串中。
6. `zs1 = df1['最高价'].mode()`:使用 Pandas 的 mode 函数计算最高价列的众数,并将结果存储在 zs1 变量中。注意,众数可能有多个,因此 mode 函数返回一个 Series 对象。
7. `print("最高价的众数是:{}".format(zs1))`:使用 print 函数将最高价列的众数打印输出,同样使用了字符串的 format 方法。
8. `fc1 = df1['最高价'].var()`:使用 Pandas 的 var 函数计算最高价列的方差,并将结果存储在 fc1 变量中。
9. `print("最高价的方差是:{}".format(fc1))`:使用 print 函数将最高价列的方差打印输出,同样使用了字符串的 format 方法。