4.2.2.3排序分组聚合　学习任务单　2022—2023学年浙教版（2019）高中信息技术必修1

DataFrame之排序、分组聚合 补充书本p124 import pandas as pd df1=pd.read_excel('成绩.xlsx') #读取文件'成绩.xlsx' 1.排序 方法：表名. sort_values('列名',axis=0,ascending=True,inplace=False) axis=0表示进行上下排序。axis默认值为0，可以省略 ascending=True表示升序;ascending=False表示降序 inplace=False 实际行的顺序没有改变 1.表名.sort_values('列名',ascending=True) #按照列名进行升序排序 等价于df1.sort_values('列名') 2.表名.sort_values('列名',ascending=False) #按照列名进行降序排序 3.表名.sort_values(['列名1'，'列名2'],ascending=False) #先按照列名1进行降序排序，列名1相同按照列名2 进行降序排序 ①_____________________________________ #按照'语文'成绩进行升序排序 _____________________________________ #按照'语文'成绩进行升序排序 _____________________________________ #按照'语文'成绩进行降序排序 ②_________________________________________ #按照'数学'成绩进行降序排序 ③________________________________________________________________ 先按照’班级’进行升序排，班级相同按照数学进行升序排序。 即 按班级为主要关键字， 数学为次要关键字 进行升序排序 2.分组聚合groupby 2.1直接将列名作为索引 import pandas as pd df2=pd.read_excel('成绩.xlsx') #读取'成绩.xlsx'存在df2 #对班级分组并求平均，索引为班级 g = ________________________________________________ 等价写法: g如左图 2.as_index=False 不作为索引。索引即默认行号0 1 2… import pandas as pd df2=pd.read_excel('成绩.xlsx') #对班级分组并求平均，索引为0 1 2 3.. g1=________________________________________________ g1如左图 [练习1：] import pandas as pd 读取"cs.xlsx" 内容 df=_______________________________________ #按照type进行分组并计算各type数量 g1= _______________________________________ g2=________________________________________ g1 g2 [练习2] import pandas as pd df=pd.read_excel("cs.xlsx") g=____________________#按照type进行分组 #计算各type平均值并保留两位小数 datas=________________________________ #对分组求平均值后的结果按照salary降序排序 ___________________________________________ [练习3,本质和练习2一样，只是练习2分开写了]cs.xlsx import pandas as pd df=pd.read_excel("cs.xlsx") #按照type进行分组并计算各type平均值并保留两位小数 g=____________________________________________#此时索引为_____ #对分组后的结果按照salary降序排序 g1=________________________________________________________________ g(分组后): g1(排序后)： 在上面排序后的基础上建立图表 import matplotlib.pyplot as plt #导入模块，起个小名“plt” import numpy as np #导入numpy模块 plt.rcParams['