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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
显示总成绩最高、最低学生的信息(python pandas显示某列最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