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pandas中的position列包含从1到15的值,votes percentage列包含从0到100的值

在Pandas中,如果你有一个DataFrame,其中一列叫做position,包含了从1到15的整数值,另一列叫做votes_percentage,包含了从0到100的浮点数值,你可以对这个DataFrame执行多种操作

以下是一些基本操作的例子:

  1. 创建DataFrame:
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import pandas as pd

data = {
    'position': range(1, 16),
    'votes_percentage': [23.4, 45.6, 78.9, 12.3, 56.7, 89.0, 34.5, 67.8, 90.1, 23.0, 45.6, 78.9, 12.3, 56.7, 89.0]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
  1. 排序: 如果你想根据votes_percentage列对DataFrame进行排序,你可以这样做:
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df_sorted = df.sort_values(by='votes_percentage', ascending=False)
print(df_sorted)
  1. 筛选: 如果你想筛选出votes_percentage大于某个阈值的行,你可以使用布尔索引:
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threshold = 50
df_filtered = df[df['votes_percentage'] > threshold]
print(df_filtered)
  1. 计算统计量: 你可以轻松地计算votes_percentage列的各种统计量:
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mean_votes = df['votes配售率'].mean()
max_votes = df['votes_percentage'].max()
min_votes = df['votes_percentage'].min()

print(f"Mean Votes: {mean_votes}")
print(f"Max Votes: {max_votes}")
print(f"Min Votes: {min_votes}")
  1. 数据可视化: 使用matplotlib或其他可视化库,你可以轻松地绘制votes_percentage的直方图或其他图表:
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import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['votes_percentage'], bins=10)
plt.xlabel('Votes Percentage')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
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