Python - 计算 df 上的值范围 - Python

在 Python 中，pandas 是一个非常流行的数据分析库，它提供了一个称为 DataFrame 的数据结构，用于处理和分析二维数据表。

本文将介绍如何使用 pandas 计算 DataFrame 上的值范围。我们将使用 Python 编写代码来实现这个功能，并使用 pandas 库来处理数据。

安装依赖

使用 pandas 库之前，需要先安装它。可以使用以下命令在命令行中安装 pandas：

pip install pandas

导入库

在编写代码之前，首先需要导入 pandas 库。

import pandas as pd

读取数据

首先，我们需要读取包含数据的文件。pandas 提供了多种读取数据的方法，例如 read_csv()、read_excel() 等。下面是一个使用 read_csv() 方法读取 CSV 文件的例子：

df = pd.read_csv('data.csv')

计算值范围

一旦我们读取了数据，就可以使用 pandas 提供的函数来计算值范围。DataFrame 对象具有一个 describe() 方法，该方法计算并返回每列的统计信息，包括最小值、最大值和其他摘要统计信息。

range = df.describe().loc[['min', 'max']]

此代码片段计算 df 的每列的最小值和最大值，并将结果存储在 range 变量中。你可以根据自己的需求选择要包含在 range 变量中的统计信息。

打印结果

最后，我们可以将结果打印出来。由于要返回 markdown 格式的代码片段，我们可以使用三个引号来创建一个代码块，并在代码块内使用 print() 函数将结果打印出来。

print("值范围:")
print(range)

这段代码将打印出一个标题“值范围”以及包含最小值和最大值的表格。

完整代码

下面是一个完整的示例代码，用于计算 df 上的值范围并将结果打印出来：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算值范围
range = df.describe().loc[['min', 'max']]

# 打印结果
print("值范围:")
print(range)

你可以将上述代码复制到一个 .py 文件中，并将文件名替换为你的数据文件名，然后执行该文件以获取 df 上的值范围。

希望这篇文章对你有帮助！