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R语言使用dplyr包对dataframe行数据进行排序（基于多字段、变量进行数据行排序，多种方案）、并计算排序后分组的累积加和值

• 人工智能 • 阅读 51

A：对于 使用_Python对 _数据 进行_统计和 _排序，常用的 数据_科学库包括NumPy, pandas和SciPy。以下是一个简单实例，展示了如何 _使用_pandas对 _数据 进行_统计和 _排序： python import pandas as pd # 创建一个示例 _数据_集 data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小王', '小李'], '年龄': [22, 24, 23, 25, 23], '性别': ['男', '女', '男', '男', '女'], '分数': [90, 88, 92, 85, 89]} # 将 _数据_转化为pandas _数据_框 df = pd. _DataFrame_(data) # 对分数列 _进行排序_ df_sorted = df.sort_values('分数', ascending=False) print(df_sorted) # 统计年龄列的平均值和标准差 print('平均年龄：', df['年龄'].mean()) print('年龄标准差：', df['年龄'].std()) 关于特征相关性分析，可以 _计算_出特征之间的相关系数并 _使用_可视化工具，例如热力图和散点图，来展示这些关系。以下是一个简单实例，展示了如何 _使用_pandas和Seaborn绘制热力图来显示特征之间的相关性： python import pandas as pd import seaborn as sns # 创建一个示例 _数据_集 data = {'学生ID': [1, 2, 3, 4, 5], '数学成绩': [90, 88, 92, 85, 89], '语文成绩': [85, 87, 90, 92, 88], '英语成绩': [92, 91, 93, 89, 90]} # 将 _数据_转化为pandas _数据_框 df = pd. _DataFrame_(data) # _计算_特征之间的相关系数 corr_matrix = df.corr() # _使用_Seaborn绘制热力图 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) 这将显示一个表示特征之间相关性的热力图。颜色越深表示相关性更强。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/123272075
Author: statistics.insight
Title: R语言使用dplyr包对dataframe行数据进行排序（基于多字段、变量进行数据行排序，多种方案）、并计算排序后分组的累积加和值

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