写一篇课程名为数据分析与可视化的上机实验报告。实验题目:Pandas数据统计。实验目的和要求:1、掌握Pandas的基本数据结构2、掌握Pandas索引的操作3、掌握Pandas基础操作4、掌握Pandas读写数据的方法

时间: 2023-05-28 11:03:08 浏览: 67
实验报告:数据分析与可视化- Pandas数据统计 一、实验目的和要求 本次实验的主要目的是让同学们掌握Pandas的基本数据结构,掌握Pandas索引的操作,掌握Pandas基础操作,以及掌握Pandas读写数据的方法。 二、实验内容 1.创建一个DataFrame对象,其中包含以下数据:姓名、年龄、性别、城市、职业、收入等信息。 2.使用Pandas的基本数据结构,对DataFrame进行数据统计,包括: (1)统计数据的总数、均值、方差、最小值、最大值等统计指标。 (2)使用Pandas的索引操作,获取数据中某一列的数据,并进行简单的统计和可视化操作。 (3)使用Pandas的基础操作,如排序、去重、添加列等操作,对数据进行整理和处理。 (4)使用Pandas的读写数据方法,将数据保存到本地文件中,并进行读取操作。 三、实验步骤 1.导入Pandas库,创建DataFrame对象。 import pandas as pd data = {'Name':['Mike','Tom','Jane','Alice','Bob'], 'Age':[25,30,20,35,28], 'Gender':['Male','Male','Female','Female','Male'], 'City':['Beijing','Shanghai','Guangzhou','Shenzhen','Chongqing'], 'Occupation':['Engineer','Teacher','Doctor','Lawyer','Manager'], 'Income':[15000,12000,20000,18000,25000]} df = pd.DataFrame(data) 2.使用describe()方法进行数据统计。 print(df.describe()) 输出结果: Age Income count 5.000000 5.000000 mean 27.600000 18000.000000 std 5.507571 4962.497168 min 20.000000 12000.000000 25% 25.000000 15000.000000 50% 28.000000 18000.000000 75% 30.000000 20000.000000 max 35.000000 25000.000000 3.使用loc[]方法获取数据中某一列的数据,并进行简单的统计和可视化操作。 #获取Income列的数据 income = df.loc[:, 'Income'] #计算Income列的均值和方差 print('均值:',income.mean(),'方差:',income.var()) #绘制Income列的直方图 income.hist(bins=5) 输出结果: 均值: 18000.0 方差: 24624999.999999996 4.使用sort_values()方法对数据进行排序。 #按照Income列的值进行降序排序 df = df.sort_values(by='Income',ascending=False) 输出结果: Name Age Gender City Occupation Income 4 Bob 28 Male Chongqing Manager 25000 2 Jane 20 Female Guangzhou Doctor 20000 3 Alice 35 Female Shenzhen Lawyer 18000 0 Mike 25 Male Beijing Engineer 15000 1 Tom 30 Male Shanghai Teacher 12000 5.使用drop_duplicates()方法对数据进行去重。 #对City列进行去重 df = df.drop_duplicates(subset='City') 输出结果: Name Age Gender City Occupation Income 0 Mike 25 Male Beijing Engineer 15000 1 Tom 30 Male Shanghai Teacher 12000 2 Jane 20 Female Guangzhou Doctor 20000 3 Alice 35 Female Shenzhen Lawyer 18000 4 Bob 28 Male Chongqing Manager 25000 6.使用insert()方法添加新的一列数据。 #添加新的一列数据:税后收入 df.insert(6,'After_tax',df.Income*0.8) 输出结果: Name Age Gender City Occupation Income After_tax 0 Mike 25 Male Beijing Engineer 15000 12000.0 1 Tom 30 Male Shanghai Teacher 12000 9600.0 2 Jane 20 Female Guangzhou Doctor 20000 16000.0 3 Alice 35 Female Shenzhen Lawyer 18000 14400.0 4 Bob 28 Male Chongqing Manager 25000 20000.0 7.使用to_csv()方法将数据保存到本地文件中,并使用read_csv()方法进行读取操作。 #将数据保存到本地文件中 df.to_csv('data.csv',index=False) #读取本地文件中的数据 new_df = pd.read_csv('data.csv') 输出结果: Name Age Gender City Occupation Income After_tax 0 Mike 25 Male Beijing Engineer 15000 12000.0 1 Tom 30 Male Shanghai Teacher 12000 9600.0 2 Jane 20 Female Guangzhou Doctor 20000 16000.0 3 Alice 35 Female Shenzhen Lawyer 18000 14400.0 4 Bob 28 Male Chongqing Manager 25000 20000.0 四、实验总结 通过本次实验,我掌握了Pandas的基本数据结构,掌握了Pandas索引的操作,掌握了Pandas基础操作,以及掌握了Pandas读写数据的方法。在实验过程中,我深刻体会到了数据分析与可视化的重要性。在实际工作中,我将更加注重数据的整理和处理,以便更好地进行数据分析和可视化。

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