载入数据集

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df = pd.DataFrame({

'学生姓名':['小红','小花','小亮','小军','小雷'],

'性别':['女','女','男','男','男'],

'语文成绩':[58,78,96,64,85],

'数学成绩':[90,69,45,35,57],

'英语成绩':[68,80,46,66,96]

})

df

1、显示语文成绩及格的，学生姓名及语文成绩信息(python pandas显示某列值大于某个值的所有行数据)

df[df['语文成绩']>=60][['学生姓名','语文成绩']]

学生姓名 语文成绩

1 小花 78

2 小亮 96

3 小军 64

4 小雷 85

显示各科成绩均及格的，学生信息(python pandas显示所有列值均大于某个值的所有行数据)

df[df['语文成绩']>=60][df['数学成绩']>=60][df['英语成绩']>=60]

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩

1 小花 女 78 69 80

添加一列汇总学生的总成绩(python pandas将指列数据进行求和，生成新的列数据)

df["总成绩"]=df['语文成绩']+df['数学成绩']+df['英语成绩']

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩 总成绩

0 小红 女 58 90 68 216

1 小花 女 78 69 80 227

2 小亮 男 96 45 46 187

3 小军 男 64 35 66 165

4 小雷 男 85 57 96 238

显示总成绩高、最低学生的信息(python pandas显示某列高值所在的行数据及最低值所在的行数据)

df[df.总成绩==df.总成绩.max()]

df[df.总成绩==df.总成绩.min()]

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩 总成绩

4 小雷 男 85 57 96 238

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩 总成绩

3 小军 男 64 35 66 165

分类显示男生与女生成绩总和(python pandas 分类求和)

df.groupby('性别')['总成绩'].sum()

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女 443

男 590

Name: 总成绩, dtype: int64

按照总成绩对学生信息进行降序排序

df.sort_values('总成绩',ascending=False) #ascending=True时升序排序

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩 总成绩

4 小雷 男 85 57 96 238

1 小花 女 78 69 80 227

0 小红 女 58 90 68 216

2 小亮 男 96 45 46 187

3 小军 男 64 35 66 165

#添加一列显示学生成绩平均值(python pandas 求指定行或列的平均值)

df['平均值']=df.iloc[:,2:5].mean(axis=1)

学生姓名 性别 语文成绩 数学成绩 英语成绩 总成绩 平均值

0 小红 女 58 90 68 216 72.000000

1 小花 女 78 69 80 227 75.666667

2 小亮 男 96 45 46 187 62.333333

3 小军 男 64 35 66 165 55.000000

4 小雷 男 85 57 96 238 79.333333

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本文标题：pythonpandas操作集锦-创新互联
文章转载：http://ybzwz.com/article/ddcssh.html