Python如何统计历史数据（让你的数据分析更高效）

1. 如何读取历史数据？

dasdasdas的read_csv函数来读取CSV文件，或者使用read_excel函数来读取Excel文件。以下是一个示例代码

portdas as pd

读取CSV文件

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

读取Excel文件

df = pd.read_excel('data.xlsx')

das的read_csv函数来读取名为data.csv的CSV文件，并将数据存储在名为df的数据框中。同样地，我们可以使用read_excel函数来读取名为data.xlsx的Excel文件。

2. 如何统计历史数据的总和？

dasdas函数来计算总和。以下是一个示例代码

portdas as pd

读取CSV文件

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

计算总和()

das函数来计算df数据框中value列的总和，并将结果存储在名为total的变量中。

3. 如何统计历史数据的平均值？

dasdasean函数来计算平均值。以下是一个示例代码

portdas as pd

读取CSV文件

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

计算平均值ean()

dasean函数来计算df数据框中value列的平均值，并将结果存储在名为average的变量中。

4. 如何统计历史数据的值和小值？

dasdasaxin函数来计算值和小值。以下是一个示例代码

portdas as pd

读取CSV文件

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

计算值和小值aximumax()inimumin()

dasaxinaximuminimum的变量中。

das库，你可以轻松地处理和分析大量的历史数据，让你的数据分析更加高效。

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