Python数据分析处理(三)--运动员信息的分组与聚合

3.1 数据的爬取

代码：

import pandas as pd
f = open('运动员信息表.csv')
data=pd.read_csv(f,skiprows=0,header=0)
print(data)

运行结果：

首先使用pd.read_csv(f,skiprows=0,header=0)进行数据的读取，并且将数据转换成为dataframe的格式给对象，做初始化，方便后面进行数据的分析。

3.2统计男篮、女篮运动员的平均年龄、身高、体重

代码：

sex=data[["年龄（岁）","身高(cm)","体重(kg)"]].groupby(data["性别"])

print(sex.mean())

运行结果：

首先我们先把数据提取出来做个分组，先把"年龄（岁）",“身高(cm)”,"体重(kg)"这三行数据提取出来再根据性别进行分组。

sex=data[["年龄（岁）","身高(cm)","体重(kg)"]].groupby(data["性别"])

然后再调用mean()求平均值，求出男篮、女篮运动员的平均年龄、身高、体重。

3.3统计男篮运动员年龄、身高、体重的极差值

代码：

sex=data[["年龄（岁）","身高(cm)","体重(kg)"]].groupby(data["性别"])
basketball_male=dict([x for x in sex])['男']
basketball_male
#求极差
def range_data_group(arr):
    return arr.max()-arr.min()
#进行每列不同的聚合
basketball_male.agg({
"年龄（岁）":range_data_group,"身高(cm)":range_data_group,"体重(kg)":range_data_group
})

运行结果：

首先提取数据：

单行循环提取数据，dict([x for x in sex])在循环体内的语句只有一行的情况的下，可以简化for循环的书写。定义一个函数def range_data_group(arr):求极差；

极差的求法：使用最大值减去最小值。就得到极差。

agg()函数：DataFrame.agg（*func*，*axis = 0*，* args*，*** kwargs* ）*

func : 函数，函数名称，函数列表，字典{‘行名/列名’，‘函数名’}

使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。

需要注意聚合函数操作始终是在轴（默认是列轴，也可设置行轴）上执行，不同于 numpy聚合函数

最后我们可以得到三列数据：分别对应"年龄（岁）",“身高(cm)”,“体重(kg)”。

3.4 统计男篮运动员的体质指数

3.4.1添加体重指数

代码：

data["体质指数"]=0
data

运行结果：

添加一行体重指数：data[“体质指数”]=0

3.4.2计算bmi值并添加数据

代码：

# 计算bmi数值
def outer(num):
    def bminum(sumbim):
        weight=data["身高(cm)"]
        height=data["体重(kg)"]
        sumbim=weight/(height/100)**2
        return num+sumbim
    return bminum

将该行数据添加上去：

代码：

# 调用函数
bimdata=data["体质指数"]
data["体质指数"]=data[["体质指数"]].apply(outer(bimdata))
data

运行结果:

编写函数计算bmi数值 outer(num)；然后再使用apply的方法将自定义的函数应用到"体质指数"这一列。然后计算出该列的值之后进行赋值。

data[“体质指数”]=data[[“体质指数”]].apply(outer(bimdata))
97622)]

编写函数计算bmi数值 outer(num) ；然后再使用apply的方法将自定义的函数应用到"体质指数"这一列。然后计算出该列的值之后进行赋值。

data[“体质指数”]=data[[“体质指数”]].apply(outer(bimdata))

到此这篇关于python数据分析处理 运动员信息的分组与聚合的文章就介绍到这了,更多相关Python数据分析处理 内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！