Pandas数据运算与统计分析实验报告-张栩杰
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更新于2024-08-04
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该实验报告是关于Pandas在数据运算与统计分析的应用,由重庆移通学院大数据与计算机科学学院的学生张栩杰完成。实验涵盖了Pandas的下载、安装、导入,以及数据结构、数据运算、数据分析等多个方面,旨在通过实际操作提升学生对Pandas库的掌握。
实验涉及的知识点主要包括:
1. **Pandas数据结构**:Pandas提供了两种核心的数据结构,Series(一维数据结构)和DataFrame(二维表格型数据结构)。Series类似于带标签的一维数组,可以存储各种数据类型;DataFrame则像表格,包含多列,每列可以是不同的值类型。
2. **数据运算**:
- **算术运算**:在DataFrame中,可以对相同索引的元素进行加、减、乘、除等算术运算。
- **比较运算**:同样支持比较运算,如等于、不等于、大于、小于等,用于生成布尔掩码。
- **函数应用和映射**:可以使用apply()函数对数据进行自定义函数运算,map()函数用于映射操作,将函数应用到Series或DataFrame的每一项。
3. **数据分析**:
- **排序**:可以按照行或列进行排序,可以是升序或降序。
- **基本统计分析**:使用describe()函数可以快速得到数据的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数(中位数)、75%分位数和最大值。
- **分组分析**:通过groupby()函数进行分组,可以对每个组进行聚合操作。
- **分布分析**:分析数据的分布情况,例如通过binning将数据划分为不同的区间进行计数。
- **相关分析**:使用corr()函数计算变量间的相关系数,评估它们之间的线性关系。
- **交叉分析**:通过交叉表(crosstab()函数)进行两个分类变量的联合分布分析。
4. **实验操作实例**:
- 实验中,学生创建了Series和DataFrame对象,进行了不同索引的运算。
- 对于"成绩表.xlsx"文件,增加了总评成绩列,并计算了统计值。
- 使用describe()函数对成绩进行统计分析。
- 按性别分组,计算总评成绩的平均值。
- 将总评成绩划分为分数等级,统计各等级人数。
- 计算了加分与课堂表现、加分与总评成绩的相关系数。
- 进行了性别与分数等级、性别与缺勤次数的交叉分析。
实验报告还包括了主要操作的代码和结果截图,以便教师对学生的工作进行评估和反馈。通过这样的实验,学生能深入理解Pandas库在实际数据处理和分析中的应用。
2021-10-23 上传
2021-11-25 上传
2024-04-17 上传
2024-10-16 上传
2023-10-07 上传
2024-05-21 上传
2023-04-23 上传
2024-06-06 上传
2023-07-12 上传
Mikasa
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