import pandas as pd data = pd.read_csv('Nowcoder.csv') sum_ach = data['Achievement_value'].sum() print(data[data['Level'] == 7]['Achievement_value'].div(sum_ach))

import pandas as pd data = pd.read_csv('Nowcoder.csv') var1 = round(data['Num_of_exercise'].var(), 2) std = data['Number_of_submissions'].std() # round()函数会自动去除末尾的0 print(var1) print('%.2f' %std) # 改用格式化方式保留两位小数

import pandas as pd data = pd.read_csv('Nowcoder.csv') # print(data[data['Level'] == 7][['Achievement_value']].apply(lambda x : x.max() - x.min())) 得到的为series对象 data1 = data[data['Level'] == 7]['Achievement_value'] print(data1.max() - data1.min())

import pandas as pd data = pd.read_csv('Nowcoder.csv') # 方法一：使用.quantile()函数求百分位数 # print(data[['Achievement_value', 'Continuous_check_in_days']].quantile(q=0.25)) # print(data[['Num_of_exercise', 'Number_of_submissions']].quantile(q=0.75)) # 方法二：对.describe()的dataframe使用.loc方法取出相应数据 total_data = dat...

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')# print(data['Level'].mode()) 输出为series格式print(data[['Level']].mode()) # 再加一个中括号变为dataframe格式，再调用mode()函数

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(data['Language'].nunique()) # 共有多少不重复的数据print(data['Language'].unique()) # 输出不重复的数据

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(int(data[data['Num_of_exercise'] >= 10]['Level'].median()))

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(round(data.query("Language == 'Python'")['Number_of_submissions'].mean(), 1))

import pandas as pd data = pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(data['Continuous_check_in_days'].max()) print(data['Continuous_check_in_days'].min())

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(data['Language'].value_counts()) # value_counts()用来统计某列数据不同值的数量

import pandas as pdpd.set_option('display.width', 300) # 设置字符显示宽度pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置显示最大行pd.set_option('display.max_columns', None)data = pd.read_csv('Nowcoder.csv')print(data.query("Language == 'CPP' & Level == 7 & Graduate_year != 2018"))

import pandas as pdpd.set_option('display.width', 300) # 设置字符显示宽度pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置显示最大行pd.set_option('display.max_columns', None)data  = pd.read_csv("Nowcoder.csv")print(data.query("Language == 'CPP' or Language == 'C' or Language == 'C#'" )) # 三条件查询，满足...

import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv')data1 = data[data['Language'] =='Python']print(data1['Achievement_value'])

# 方法一：布尔索引进行逻辑运算import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)print(data[data['Language']=='Python'])# 方法二：逻辑运算函数import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)print(data.query("Language =='Python'"))