1.安装依赖

pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib

2.下载数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1aZLtkLyvQvRLb9tJ-B1krA
提取码：thms
–来自百度网盘超级会员V6的分享

3.数据处理

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #这两行需要手动设置

# 数据处理函数
def handleData():
    # 使用pands读取csv数据
    data = pd.read_csv('president_heights.csv')
    # 使用numpy将数据提取出来并保存为数组
    height = np.array(data['height(cm)'])
    # 计算平均值
    print('平均值', height.mean())
    # 计算标准差
    print('标准差', height.std())
    # 计算最大值
    print('最大值', height.max())
    # 计算最小值
    print('最小值', height.min())

    # numpy数据处理

    # 计算总统中20%的人的身高上限
    print('20%：', np.percentile(height, 20))
    # 计算总统中80%的人身高上限
    print('80%：', np.percentile(height, 80))
    # 计算中位数
    print('中位数：', np.median(height))

    # 调用数据可视化函数
    plot(height)


# 数据可视化
def plot(height):
    # 直方图绘制
    plt.hist(height)
    # 设置图形名称
    plt.title('美国总统身高统计')
    # 设置x轴名称
    plt.xlabel('高度')
    # 设置y轴名称
    plt.ylabel('数量')
    # 图形展示
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    handleData()

4.结果展示

数据处理结果

可视化结果