读取文件“ins.csv”中的数据集: (1)对数据集中的变量holders作基本统计,要求至少输出均值、标准差、中位数、极差、变异系数与四分位数间距。 (2)计算数据集中变量holders与claims的相关系数
以下是使用 Python 来解决这个问题的示例代码: ```python import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv("ins.csv") # (1)对变量 holders 进行基本统计 holders_stats = data['holders'].describe() mean = holders_stats['mean'] std = holders_stats['std'] median = holders_stats['50%'] range_value = holders_stats['max'] - holders_stats['min'] coefficient_of_variation = std / mean q1 = holders_stats['25%'] q3 = holders_stats['75%'] iqr = q3 - q1 print("holders 的均值:", mean) print("holders 的标准差:", std) print("holders 的中位数:", median) print("holders 的极差:", range_value) print("holders 的变异系数:", coefficient_of_variation) print("holders 的四分位数间距:", iqr) # (2)计算 holders 与 claims 的相关系数 correlation = data['holders'].corr(data['claims']) print("holders 与 claims 的相关系数:", correlation) ``` 在实际运行代码之前,您需要确保已经安装了 `pandas` 库,并且将代码中的 `"ins.csv"` 替换为您实际的文件路径。 [2024-10-27 20:32:26 | AI写代码神器 | 295点数解答]
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- [GPT] 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 如: 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt中的行 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后为 1:l p[54(811点数解答 | 2024-12-05 12:58:37)354
- [讯飞星火] 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(531点数解答 | 2024-12-05 13:20:42)343
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- [阿里通义] # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'scores.csv','r') as f: #d:\sy8\scores.csv csv_reader = csv.reader(f) for row in csv_reader: print(row) s=[] for i in csv_reader: score=int(i[1]) if score>85: s.append(i[0]) print("85以上学生有:{}".format(s))(340点数解答 | 2024-12-13 12:36:14)199
- [阿里通义] # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'scores.csv','r') as f: #d:\sy8\scores.csv all=[] s=[] csv_reader = csv.reader(f) for row in csv_reader: all.append(row) print(row) all_iter=iter(all) all_reader=next(all_iter) for i in iter(all_iter): if int(i[1])>85: s.append(i[0]) r=()(319点数解答 | 2024-12-13 12:54:42)286
- [字节豆包] 在计算机世界中,“表格” 是一种简单、基础而且十分通用的数据结构,在数据库、人工智能等 领域中都有广泛的应用。 表格由若干行、若干列的单元格组成: Name p1 p2 p3 Score ZhangSan 40 30 28 98 LiSi 40 28 30 98 WangWu 40 25 20 85 CSV (Comma-Separated Values) 是一种常用的表格格式。Dr. X 需要你编程处理简化的 CSV 文 件,格式规定如下: CSV 文件包含 n 行数据,其中第一行是标题行。 CSV 文件每行一个字符串,对应了表格的一行。行中的单元格由半角逗号分隔。 每个单元格至少包含一个字符。 单元格有两种类型: 数值单元格:由至少一个数字字符 (0-9) 组成。 字符串单元格:由数字字符 (0-9) 和大小写字母 (a-z, A-Z) 组成,且至少包含一个字 母。 标题行的所有单元格都是字符串单元格,且互不相同。 标题行中包含了列的名称。 以下是一个 CSV 文件的示例: Name,p1,p2,p3,Score ZhangSan,(257点数解答 | 2025-12-08 17:31:17)29