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]
- 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(295点数解答 | 2024-10-27 20:32:26)114
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)177
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)206
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)241
- 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)222
- 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)229
- 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(495点数解答 | 2024-12-05 13:22:26)201
- # 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'd:\sy8\scores.csv','r') as fr: a=score.csv. fr_reader=csv.reader(fr) fr_readers=next(fr_reader) print(fr_readers) s=[] for row in fr_readers: print(row) x=row[0] c=row[1] a=[x,c] s.append(a) print(s) print("85以上学生有:{}".format(h))(563点数解答 | 2024-12-12 18:07:35)151
- # 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'd:\sy8\scores.csv','r') as fr: a=score.csv. fr_reader=csv.reader(fr) fr_readers=next(fr_reader) print(fr_readers) s=[] for row in fr_readers: print(row) x=row[0] c=row[1] a=[x,c] s.append(a) print(s) print("85以上学生有:{}".format(h))(298点数解答 | 2024-12-12 18:15:17)153
- # 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)124
- # 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)198
- scores = [] # 保存成绩表的列表 # 从文件中读出数据表 with open("scores3.csv", encoding="utf-8") as f_csv: # 打开文件,创建文件对象 # 创建csv.reader对象 reader = csv.reader(f_csv) headers = next(reader) # 读出第一行的标题 for stu in reader: # 顺序读出每一行学生数据(学生记录,一个列表) # 把学生记录添加到列表scores scores.append(stu) # 对列表scores中的学生记录按成绩从高到低的顺序排序 ########## begin ########## sorted_scores=sorted(scores) ########## end ########## # 把排好序的数据写入文件 with open("scores3_order.csv", "w", newline="", encoding="utf-(447点数解答 | 2024-11-27 21:37:39)142