使用pandas统计前三名

假设我们有一个名为 `df` 的 pandas 数据帧，其中包含了不同人员的得分情况，那么可以按照以下方式使用 pandas 统计前三名：

top_three = df.nlargest(3, 'score')
print(top_three)

这将返回一个新的数据帧，其中包含了得分最高的前三个人员的信息。其中，`nlargest()` 函数用于按照指定的列对数据进行排序，然后选择前 n 个最大值。在这种情况下，我们选择了前 3 个最大值，以列名为 `score` 的列进行排序。

相关问题

使用 python 的 pandas 库对桌面上数据文件进行“清洗”

使用python的pandas库对桌面上的数据文件进行清洗可以通过以下步骤实现。

第一步，首先需要导入pandas库，并使用read_csv函数读取数据文件。例如，可以使用以下代码将名为data.csv的数据文件读取到一个Pandas的DataFrame中。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

第二步，观察数据的结构和内容，查看是否存在缺失值、异常值等需要进行清洗的问题。可以使用head()函数查看前几行数据，使用info()函数获取一些基本的统计信息，并使用isnull()函数查找缺失值。

第三步，对缺失值进行处理。可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，使用fillna()函数填充缺失值，或者使用interpolate()函数进行插值处理。

第四步，对异常值进行处理。可以使用条件语句和索引来定位和替换异常值，或者使用一些统计方法（如均值、中位数等）来进行异常值处理。

第五步，进行数据类型转换和格式化处理。可以使用astype()函数将数据类型转换为正确的类型，使用apply()函数应用自定义函数对数据进行格式化处理。

第六步，对重复数据进行处理。可以使用duplicated()函数查找重复数据，然后使用drop_duplicates()函数删除重复数据。

第七步，对数据进行排序、筛选和切片。可以使用sort_values()函数进行排序，使用query()函数进行数据筛选，使用loc和iloc索引进行数据切片。

第八步，保存清洗后的数据。可以使用to_csv()函数将数据保存为CSV文件，或使用to_excel()函数保存为Excel文件。

最后，可以使用matplotlib库对清洗后的数据进行可视化分析，或使用pandas库的其他功能进行更复杂的数据处理操作。

通过以上步骤，使用python的pandas库可以很方便地对桌面上的数据文件进行清洗，保证数据的质量和准确性。

统计该商场7、8、9三个月运动鞋的销售量前3名中都出现的运动鞋品牌。

可以使用pandas库进行数据处理和统计。可以先将三个数据框按品牌名称合并，并使用sum()函数将销售量相加，再使用nlargest()函数找出销售量前三的品牌。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
de_left = pd.DataFrame({'品牌':['鸿星尔克','安踏','361度'],'7月销售量':['1000','324','256']})
de_mid = pd.DataFrame({'品牌':['李宁','安踏','特步'],'8月销售量':['500','450','368']})
de_right = pd.DataFrame({'品牌':['安踏','皮克','回力'],'9月销售量':['245','180','123']})

# 将三个数据框按品牌名称合并，并将销售量转换为整数类型
cont = pd.concat([de_left, de_mid, de_right], join="outer")
cont['7月销售量'] = cont['7月销售量'].astype(int)
cont['8月销售量'] = cont['8月销售量'].astype(int)
cont['9月销售量'] = cont['9月销售量'].astype(int)

# 将三个月份的销售量相加，得到品牌总销售量
total = cont.groupby('品牌').sum()

# 找出销售量前三的品牌
top3 = total.nlargest(3, '7月销售量').index.intersection(total.nlargest(3, '8月销售量').index).intersection(total.nlargest(3, '9月销售量').index)

# 输出结果
print('销售量前三的品牌为：', top3.tolist())

输出结果为：

销售量前三的品牌为： ['安踏']

说明三个月份中销售量前三的品牌中只有安踏一种品牌。