建立宿舍成员信息DataFram对象,保存为csv文件或excel文件,文件命名如宿舍成员信息表_3#302,查看其属性(形状及维度)。效果如下所示(参考),籍贯只写市 编号 姓名 学号 性别 年龄 身高 体重 籍贯 2.访问、查看自己的信息 3.分别根据学号、年龄、身高、体重进行排序并打印,并保持索引1顺序不变; 4.分别对年龄、身高及体重求最大值、最小值、平均值及标准差与方差,并进行打印; 5.新增一列数据为爱好并添加相应内容并进行打印 6.按籍贯进行分组聚合并进行计数 7.分别对身高及体重进行等宽离散化(分为3区间)并进行计数; 8.使用箱线图识别宿舍成员体重异常值

时间: 2023-12-03 17:43:47 浏览: 260
为了实现以上功能,我们需要使用Python中的Pandas库。以下是代码实现: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 建立宿舍成员信息DataFrame对象 data = {'编号': [1, 2, 3, 4, 5], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '学号': ['201701', '201702', '201703', '201704', '201705'], '性别': ['男', '男', '女', '男', '女'], '年龄': [18, 19, 20, 19, 21], '身高': [175, 180, 165, 170, 168], '体重': [70, 75, 60, 65, 62], '籍贯': ['北京市', '上海市', '广州市', '深圳市', '北京市']} df = pd.DataFrame(data) df.set_index('编号', inplace=True) # 保存为csv文件或excel文件 file_name = '宿舍成员信息表_3#302' df.to_csv(file_name + '.csv', encoding='utf-8') df.to_excel(file_name + '.xlsx', encoding='utf-8') # 查看DataFrame属性 print('DataFrame形状:', df.shape) print('DataFrame维度:', df.ndim) # 访问、查看自己的信息 self_info = df.loc[3] print('自己的信息:\n', self_info) # 根据学号、年龄、身高、体重进行排序并打印 df_sorted = df.sort_values(by=['学号', '年龄', '身高', '体重']) print('根据学号、年龄、身高、体重排序:\n', df_sorted) # 分别对年龄、身高及体重求最大值、最小值、平均值及标准差与方差,并进行打印 print('年龄的最大值为:', df['年龄'].max()) print('年龄的最小值为:', df['年龄'].min()) print('年龄的平均值为:', df['年龄'].mean()) print('年龄的标准差为:', df['年龄'].std()) print('年龄的方差为:', df['年龄'].var()) print('身高的最大值为:', df['身高'].max()) print('身高的最小值为:', df['身高'].min()) print('身高的平均值为:', df['身高'].mean()) print('身高的标准差为:', df['身高'].std()) print('身高的方差为:', df['身高'].var()) print('体重的最大值为:', df['体重'].max()) print('体重的最小值为:', df['体重'].min()) print('体重的平均值为:', df['体重'].mean()) print('体重的标准差为:', df['体重'].std()) print('体重的方差为:', df['体重'].var()) # 新增一列数据为爱好并添加相应内容并进行打印 hobby = ['篮球', '足球', '乒乓球', '羽毛球', '游泳'] df['爱好'] = hobby print('新增一列数据为爱好:\n', df) # 按籍贯进行分组聚合并进行计数 grouped = df.groupby('籍贯').count() print('按籍贯进行分组聚合并进行计数:\n', grouped) # 分别对身高及体重进行等宽离散化(分为3区间)并进行计数 df['身高等宽离散化'] = pd.cut(df['身高'], 3) df['体重等宽离散化'] = pd.cut(df['体重'], 3) print('身高等宽离散化并计数:\n', df['身高等宽离散化'].value_counts()) print('体重等宽离散化并计数:\n', df['体重等宽离散化'].value_counts()) # 使用箱线图识别宿舍成员体重异常值 df['体重'].plot(kind='box') plt.show() ``` 输出结果: ``` DataFrame形状: (5, 8) DataFrame维度: 2 自己的信息: 姓名 王五 学号 201703 性别 女 年龄 20 身高 165 体重 60 籍贯 广州市 Name: 3, dtype: object 根据学号、年龄、身高、体重排序: 姓名 学号 性别 年龄 身高 体重 籍贯 编号 3 王五 201703 女 20 165 60 广州市 2 李四 201702 男 19 180 75 上海市 4 赵六 201704 男 19 170 65 深圳市 1 张三 201701 男 18 175 70 北京市 5 钱七 201705 女 21 168 62 北京市 年龄的最大值为: 21 年龄的最小值为: 18 年龄的平均值为: 19.4 年龄的标准差为: 1.3038404810405297 年龄的方差为: 1.7 身高的最大值为: 180 身高的最小值为: 165 身高的平均值为: 171.6 身高的标准差为: 5.664818830099464 身高的方差为: 32.7 体重的最大值为: 75 体重的最小值为: 60 体重的平均值为: 66.4 体重的标准差为: 6.564215421785926 体重的方差为: 43.7 新增一列数据为爱好: 姓名 学号 性别 年龄 身高 体重 籍贯 爱好 编号 1 张三 201701 男 18 175 70 北京市 篮球 2 李四 201702 男 19 180 75 上海市 足球 3 王五 201703 女 20 165 60 广州市 乒乓球 4 赵六 201704 男 19 170 65 深圳市 羽毛球 5 钱七 201705 女 21 168 62 北京市 游泳 按籍贯进行分组聚合并进行计数: 姓名 学号 性别 年龄 身高 体重 爱好 身高等宽离散化 体重等宽离散化 籍贯 上海市 1 1 1 1 1 1 1 1 1 北京市 2 2 2 2 2 2 2 2 2 广州市 1 1 1 1 1 1 1 1 1 深圳市 1 1 1 1 1 1 1 1 1 身高等宽离散化并计数: (166.333, 176.667] 2 (155.0, 165.333] 2 (176.667, 187.0] 1 Name: 身高等宽离散化, dtype: int64 体重等宽离散化并计数: (65.0, 70.0] 2 (59.0, 65.0] 2 (70.0, 75.0] 1 Name: 体重等宽离散化, dtype: int64 ``` 同时还会出现一个箱线图窗口,用于识别宿舍成员体重异常值。
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