Python之numpy,pandas实践

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等

1.读取studentscores.csv数据集中scores的数据（已保存为CSV格式）并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值最大值。

导入

import numpy as np

import pandas as pd

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

scores=studentscores['Scores']

print(scores)

排序 sort_values()

scores_1=scores.sort_values()

print(scores_1)

scores_2=scores_1.drop_duplicates()

print(scores_2)

求和sum()

scores_3=scores.sum()

print(scores_3)

scores_4=scores.cumsum()

print(scores_4)

均值mean()

scores_5=scores.mean()

print(scores_5)

标准差std()

scores_6=scores.std()

print(scores_6)

scores_7=scores.var()

print(scores_7)

最大值 max() 最大值位置 argmax()

scores_8=scores.max()

maxindex=scores.argmax()

print(scores_8)

print(maxindex)

最小值 min(）最小值位置 argmin()

scores_9=scores.min()

minindex=scores.argmin()

print(scores_9)

print(minindex)

巴特西