python pandas 操作集锦

　　载入数据集

　　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()

　　性别无锡妇科医院排行 http://www.0510bhyy.com/

　　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