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基于Python的数据分析与数据挖掘教程之四：数据简单处理

分类: 文章 • 2023-12-02 09:05:04

Pandas数据的简单计算是通过对表中数据各字段进行加、减、乘、除的四则运算，得出新的结果，以便对数据有更好的分析与决策。

这是本文要分析的表数据。是学生表。

学号	班级	姓名	性别	政治	数据库技术	高数	C语言程序设计	网页设计	数据分析与挖掘
182024241	1820242	成晨	男	86	75	78	60	62	45
182024244	1820242	周玲	女	76	80	91	44	87	72
182024251	1820242	张伟波	男	95	92	81	60	66	61
182024249	1820242	朱吉	男	75	89	50	71	73	71
182024219	1820242	邱玲	女	63	84	88	46	67	61
182024201	1820242	陈培	男	71	86	50	71	82	69
182024347	1820243	李洁华	女	76	85	61	78	85	65
182024307	1820243	陈珍	男		90	79	69	66	60
182024326	1820243	余龙	男	56	84	67		71	60
182024320	1820243	李佳	女	72	84	67	77	83	64
182024342	1820243	李小龙	男	80	56	90	60	87	61
182024310	1820243	郭芙	女	89	88	67	79	76	68
182024435	1820244	姜涛	男	83		71	76	92	61
182024432	1820244	赵龙宇	男	90	81	74	71	93	63
182024446	1820244	周洁	女	82	77	80	80	84	78
182024421	1820244	王建祥	男	66	91	72	75	94	69
182024433	1820244	李强	男	75	93	76	70	77	70
182024428	1820244	林宇通	男	63	85	96	77	66	72
182024402	1820244	周慧	女	82	82	74	75	65	86
182024422	1820244	郭晓亮	男	86	65	60	83	80	53
182024342	1820243	李小龙	男	80	56	90	60	87	61
182024307	1820243	陈珍	男		90	79	69	66	60

数据的处理过程：

1、导入数据，查看数据量（有几行几列）：结果为22行10列。

基于Python的数据分析与数据挖掘教程之四：数据简单处理

2、查看是否有重复有记录，有则删除：表名.duplicated(),查看是否有重复记录

（1）：结果显示有两条记录重复输入了。

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（2）、有重复，则删除重复记录，并查看记录：原有22条记录，删除重复记录后有20条记录。

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3、查看记录中数据是否存在空值，如果存在，用0填入：isnull(),判断是否为空值。

（1）、判断哪些字段存在空值

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（2）、在空值数据中以0填充，并查看。

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4、去除数据中的空格，并把数据转为float型数据

（1）、去除数据中的空格。

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（2）、因去除空格后，数据变为字符型，所以要把数据变为float型。

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5、计算每个同学的总分，并显示前5条记录

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6、统计量 describle:对数据做一些基本描述，默认为计算计算数据的基本统计量。

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7、频数与频率

（1）、频数

计算学生表中男、女同学的人数。

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（2）、频率

计算男、女所占比率

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8、在student2中增加一列：平均分，并由总分算出平均分，并显示前5条记录。

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9、对成绩进行分类：平均分大于等于80分的为“优秀”，在[70,80)之间为“良好”，70分以下为“一般”

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10、求某一学科的平均值

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