Python中的大于号“>”和小于号“<”不仅可以用于比较大小,还能用于数据的筛选和分类。在本篇文章中,我们将探讨如何通过“>”号实现数据之间的关联关系分析。

本文介绍了Python中的“>”和“<”符号在数据筛选和分类中的应用,特别是在关联关系分析中的作用。通过Pandas库处理CSV数据,按性别分组并计算平均值,揭示了男性平均体重高于女性的事实,从而展示了数据处理的有效性。

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Python中的大于号“>”和小于号“<”不仅可以用于比较大小,还能用于数据的筛选和分类。在本篇文章中,我们将探讨如何通过“>”号实现数据之间的关联关系分析。

首先,我们需要准备一份数据集。在这里,我们选择了一个包含男女身高、体重信息的CSV文件。以下是数据集的前五行:

性别,身高(cm),体重(kg)
女,165,55
女,160,50
男,180,75
男,175,68

接下来,我们需要导入Pandas库,用于数据处理。我们可以使用read_csv()函数读取CSV文件并转化为Pandas数据框:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
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