pandas 一列的最大值最小值|极客教程

pandas 一列的最大值最小值

在数据分析和处理过程中，经常需要对数据中的某一列求最大值和最小值，以便了解数据的范围和特征。在Python中，pandas库提供了丰富的功能来实现这个目的。本文将介绍如何使用pandas库来计算一列数据的最大值和最小值。

1. 创建示例数据

首先，让我们创建一个示例的DataFrame，其中包含了一列数据。我们将使用pandas库来生成数据并展示如何计算这一列的最大值和最小值。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [10, 20, 30, 40, 50]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果：

   col1  col2
0     1    10
1     2    20
2     3    30
3     4    40
4     5    50

我们创建了一个包含两列数据的DataFrame，接下来我们将以col1列为例来计算最大值和最小值。

2. 计算一列的最大值和最小值

使用max()和min()函数可以方便地计算一列数据的最大值和最小值。下面是示例代码：

# 计算col1列的最大值
max_value = df['col1'].max()
print("col1列的最大值为:", max_value)

# 计算col1列的最小值
min_value = df['col1'].min()
print("col1列的最小值为:", min_value)

运行结果：

col1列的最大值为: 5
col1列的最小值为: 1

我们成功地计算了col1列的最大值和最小值。接下来，我们将通过一个更复杂的示例来演示实际应用中的情况。

3. 演示实际应用

假设我们有一个包含学生成绩的DataFrame，我们想要找出每个班级中成绩最高和最低的学生。首先，让我们创建一个包含多个班级和成绩的DataFrame：

# 创建示例数据
data = {
    'class': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'score': [85, 90, 95, 75, 80, 85]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果：

  class  score
0     A     85
1     A     90
2     A     95
3     B     75
4     B     80
5     B     85

接下来，我们将使用groupby()和agg()函数找出每个班级中成绩最高和最低的学生：

# 求每个班级中成绩最高和最低的学生
result = df.groupby('class').agg({'score': ['max', 'min']})
print(result)

运行结果：

      score     
        max min
class          
A        95  85
B        85  75

我们成功地找出了每个班级中成绩最高和最低的学生。通过以上示例，我们了解了如何使用pandas库来计算一列数据的最大值和最小值，在实际应用中，这个功能十分实用。

总结来说，通过本文的介绍，我们学习了如何使用pandas库来计算一列数据的最大值和最小值。

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