Python 数据分析与可视化 Day 3 - Pandas 数据筛选与排序操作

筛选出成绩大于等于 80 的学生

筛选出成绩不及格的男生

按成绩从高到低排序，并只显示“姓名”和“成绩”

统计男女生人数（使用 value_counts）

按性别分组后，计算各组平均成绩（使用 groupby）

import pandas as pd
import os

# 加载数据文件路径
input_path = "data/students_cleaned.csv"

if not os.path.exists(input_path):
raise FileNotFoundError("❌ 找不到文件：data/students_cleaned.csv。请先运行前两天的清洗脚本。")

# 加载 DataFrame
df = pd.read_csv(input_path)
print("📊 数据加载成功：")
print(df.head())

# 1. 筛选出成绩 ≥ 80 的学生
print("\\n🎯 成绩 ≥ 80 的学生：")
print(df[df["成绩"] >= 80])

# 2. 筛选出成绩不及格的男生
print("\\n🎯 成绩不及格的男生：")
condition = (df["成绩"] < 60) & (df["性别"] == "男")
print(df[condition])

# 3. 按成绩从高到低排序，显示“姓名”和“成绩”
print("\\n🎯 按成绩排序（降序）显示姓名和成绩：")
sorted_df = df.sort_values("成绩", ascending=False)[["姓名", "成绩"]]
print(sorted_df)

# 4. 统计性别分布
print("\\n🎯 男女生人数统计：")
print(df["性别"].value_counts())

# 5. 按性别分组，统计平均成绩
print("\\n🎯 按性别分组的平均成绩：")
print(df.groupby("性别")["成绩"].mean())

结果输出：

📊 数据加载成功：
姓名 性别 成绩 是否及格
0 张三 男 88.0 True
1 李四 女 78.0 True
2 王五 男 59.0 False
3 田七 女 78.0 False

🎯 成绩 ≥ 80 的学生：
姓名 性别 成绩 是否及格
0 张三 男 88.0 True

🎯 成绩不及格的男生：
姓名 性别 成绩 是否及格
2 王五 男 59.0 False

🎯 按成绩排序（降序）显示姓名和成绩：
姓名 成绩
0 张三 88.0
1 李四 78.0
3 田七 78.0
2 王五 59.0

🎯 男女生人数统计：
性别
男 2
女 2
Name: count, dtype: int64

🎯 按性别分组的平均成绩：
性别
女 78.0
男 73.5
Name: 成绩, dtype: float64