中文版Pandas
打印("中位数：", 表格.中位数(CSV数据, "销售额"))
打印("众数：", 表格.众数(CSV数据, "产品类别"))
打印("最大值：", 表格.最大值(CSV数据, "销售额"))
打印("最小值：", 表格.最小值(CSV数据, "销售额"))
设 数值列 = 表格.选择列(CSV数据, ["销售数量", "单价", "销售额"])
打印("相关性：", 表格.相关性(数值列))
打印("协方差：", 表格.协方差(数值列))
打印("销售额分箱：", 表格.数据分箱(CSV数据["销售额"], [0, 5000, 10000, 30000, 200000]))
打印("销售额四分位：", 表格.等频分箱(CSV数据["销售额"], 4))
打印("随机抽样：", 表格.抽样(CSV数据, n=3, random_state=42))原版Pandas
print("中位数：", CSV数据["销售额"].median())
print("众数：", CSV数据["产品类别"].mode())
print("最大值：", CSV数据["销售额"].max())
print("最小值：", CSV数据["销售额"].min())
数值列 = CSV数据[["销售数量", "单价", "销售额"]]
print("相关性：", 数值列.corr())
print("协方差：", 数值列.cov())
print("销售额分箱：", pd.cut(CSV数据["销售额"], [0, 5000, 10000, 30000, 200000]))
print("销售额四分位：", pd.qcut(CSV数据["销售额"], 4))
print("随机抽样：", CSV数据.sample(n=3, random_state=42))打印信息
中位数： 8006.0 众数： 0 电子产品 Name: 产品类别, dtype: str 最大值： 102960 最小值： 384 相关性： 销售数量 单价 销售额 销售数量 1.000000 -0.061822 0.331872 单价 -0.061822 1.000000 0.853974 销售额 0.331872 0.853974 1.000000 协方差： 销售数量 单价 销售额 销售数量 6.361515 -4.628233e+02 1.553514e+04 单价 -462.823333 8.810046e+06 4.704328e+07 销售额 15535.136465 4.704328e+07 3.444516e+08 销售额分箱： 0 (10000, 30000] 1 (5000, 10000] 2 (10000, 30000] 3 (0, 5000] 4 (0, 5000] ... 95 (0, 5000] 96 (0, 5000] 97 (0, 5000] 98 (0, 5000] 99 (10000, 30000] Name: 销售额, Length: 100, dtype: category Categories (4, interval[int64, right]): [(0, 5000] < (5000, 10000] < (10000, 30000] < (30000, 200000]] 销售额四分位： 0 (19364.25, 102960.0] 1 (8006.0, 19364.25] 2 (8006.0, 19364.25] 3 (383.999, 3500.5] 4 (3500.5, 8006.0] ... 95 (383.999, 3500.5] 96 (383.999, 3500.5] 97 (383.999, 3500.5] 98 (383.999, 3500.5] 99 (8006.0, 19364.25] Name: 销售额, Length: 100, dtype: category Categories (4, interval[float64, right]): [(383.999, 3500.5] < (3500.5, 8006.0] < (8006.0, 19364.25] < (19364.25, 102960.0]] 随机抽样： 订单编号 销售日期 产品名称 产品类别 销售数量 ... 客户地区 销售人员 计算销售额 销售额差异 月份 83 ORD202607270084 2026-05-31 路由器 网络设备 9 ... 郑州 孙丽 10413 0 5 53 ORD202607270054 2026-06-28 打印机 办公设备 5 ... 杭州 孙丽 15135 0 6 70 ORD202607270071 2026-06-15 摄像头 网络设备 9 ... 杭州 周涛 7965 0 6
