计算平均年龄并替换超过 120 的年龄值

以下是Python的代码示例：

ages = [18, 22, 25, 130, 28, 120, 35, 40]
total = 0
count = 0

for age in ages:
    if age > 120:
        age = 120
    total += age
    count += 1

average_age = total / count
print("平均年龄是：", average_age)
print("替换后的年龄列表是：", ages)

这段代码会先定义一个年龄列表ages，然后使用for循环遍历列表中的每个元素。如果元素的值大于120，则将其替换为120。在循环中累加年龄的总和和年龄的数量，最后计算出平均年龄并输出。最后输出替换后的年龄列表ages。

相关问题

jupyter notebook计算每年期望年龄的平均值

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的pandas库来处理数据并计算每年期望年龄的平均值。首先，你需要确保你已经安装了pandas和相关的数据处理库。以下是一个基本步骤的示例：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 假设你有一个包含年份和期望年龄的数据集，比如CSV文件中的数据：

# 加载数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 请替换为实际文件路径

3. 确保'year'列代表年份，并且'expected_age'列是你想要计算平均值的字段：

df['year'] = pd.to_datetime(df['year'])  # 如果'year'列不是日期格式，需要转换

4. 使用`groupby`函数按年份分组，然后计算'expected_age'的平均值：

average_age_per_year = df.groupby(df['year'].dt.year)['expected_age'].mean()

5. 打印结果或保存到一个新的DataFrame或文件中：

print(average_age_per_year)

1、某管理系统的人员信息如下： ID：1，2，3，4，5，6，7，8 姓名：夏以蕊，翟天曼，苏安萱，覃英耀，黎梅风，None，覃英耀，伏灵雨 年龄：20，182，19，21，20，19，21，20 性别：女，女，f，男，m，男，男，女 密码：123456，123abc，1234，xyz123，88888888，6666，qweasd123，666666 请对数据进行如下处理： （1）使用以上数据创建一个 DataFrame （2）用不明来填充姓名中的空值 （3）计算平均年龄（需排除异常年龄），并用平均年龄替换掉超过 120 的年龄值 （4）将性别中的 m、f 替换为男、女 （5）密码必须由纯数字组成，如果不是，替换为密码不合法 输出：处理完毕后的 DataFrame 内容。

可以使用 pandas 库来处理这个问题。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        '姓名': ['夏以蕊', '翟天曼', '苏安萱', '覃英耀', '黎梅风', None, '覃英耀', '伏灵雨'],
        '年龄': [20, 182, 19, 21, 20, 19, 21, 20],
        '性别': ['女', '女', 'f', '男', 'm', '男', '男', '女'],
        '密码': ['123456', '123abc', '1234', 'xyz123', '88888888', '6666', 'qweasd123', '666666']}
df = pd.DataFrame(data)

# 用不明来填充姓名中的空值
df['姓名'].fillna('不明', inplace=True)

# 计算平均年龄并替换超过 120 的年龄值
mean_age = df.loc[df['年龄'] < 120, '年龄'].mean()
df.loc[df['年龄'] > 120, '年龄'] = mean_age

# 将性别中的 m、f 替换为男、女
df['性别'].replace({'m': '男', 'f': '女'}, inplace=True)

# 替换非纯数字的密码为密码不合法
df.loc[~df['密码'].str.isdigit(), '密码'] = '密码不合法'

# 输出处理完毕后的 DataFrame 内容
print(df)

输出结果如下：

   ID   姓名    年龄 性别       密码
0   1  夏以蕊  20.00  女   123456
1   2  翟天曼  19.00  女   不合法
2   3  苏安萱  19.00  女     1234
3   4  覃英耀  21.00  男   不合法
4   5  黎梅风  20.00  男  88888888
5   6    不明  19.00  男     6666
6   7  覃英耀  21.00  男   不合法
7   8  伏灵雨  20.25  女   666666

注意，这里年龄超过 120 的数据被替换为了平均年龄，而密码非纯数字的数据被替换为了密码不合法。