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案例分析（三）教师：亢华爱北京信息职业技术学院商务数据分析与应用专业教学资源库获取历年一本、二本文理科最高和最低的分数线及极差采用上节课等数据，我们在此基础上来实现第二个和第三个案例需求：（2）今年与去年相比，一本文理科与二本文理科变化了多少分。（3）求2006—2018年近13年每科分数线的平均值。目录Contents2018年一本二本文理科分数线与2017年的差值计算2006-2018年的平均分数线1PART2018年一本二本文理科分数线与2017年的差值2018年一本二本文理科分数线与2017年的差值如果希望比较2018年与2017年的录取分数线，则需要获取每列的分数信息，2018年行索引为“2018”,2017年行索引“2017”,分别对对应的数据进行相减操作，以比较两者相差多少，具体代码如下。（1）获取一本文科极差ser_obj1=sorted_obj['一本分数线','文科']ser_obj1[2018]-ser_obj1[2017]（2）获取一本理科极差ser_obj2=sorted_obj['一本分数线','理科']ser_obj2[2018]-ser_obj2[2017]（3）获取二本文科极差ser_obj3=sorted_obj['二本分数线','文科']ser_obj3[2018]-ser_obj3[2017]（4）获取二本理科极差ser_obj4=sorted_obj['二本分数线','理科']ser_obj4[2018]-ser_obj4[2017]2018年一本与二本文理科分数线的差值从输出的结果可以看出，2018年一本文科的录取分数线比2017年多21分，一本理科的录取分数线比2017年少5分，2018年二本文科的录取分数线比2017年多20分，一本理科的录取分数线比2017年少7分。输出结果2PART计算2006-2018年的平均分数线计算2006-2018年的平均分数线使用mean()函数或describe()函数都可以计算出每列的平均数。具体代码如下。（1）通过调用describe0方法来查看多个统计指标sorted_obj.describe()输出结果计算2006-2018年的平均分数线（1）使用mean()函数计算平均数sorted_obj.mean()输出结果两种方法的输出结果都可以看出，13年来一本文科的平均录取分数约为542分，理科的平均录取分数约为521分，二本文科的平均录取分数约为488分，理科的平均录取分数约为464分。本章小结本章主要针对Pandas库的基础内容进行了介绍，包括常用的数据结构、索引操作、算术运算、数据排序、统计计算与描述、层次化索引和读写数据操作等，并结合北京高考分数线的分析案例，讲解如何使用Pandas操作数据。通过对本章的学习，希望大家可以用Pandas实现简单地操作，为后续深入地学习打好扎实的基础。参考文献[1]黑马程序员.Pyth

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