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案例分析（二）教師：亢華愛北京信息職業技術學院商務數據分析與應用專業教學資源庫目錄Contents將DataFrame對象按從大到小的順序排列獲取歷年一本、二本文理科最高和最低的分數線及極差1PART將DataFrame對象按從大到小的順序排列將DataFrame對象按從大到小的順序排列在上一節課生成DataFrame對象以后，我們可以看到它的行索引順序是錯亂的。將DataFrame對象按從大到小的順序排列sorted_obj=df_obj.sort_index(ascending=False)sorted_obj為了能夠更加直觀地展現數據，接下來，通過sort_index()方法讓DataFrame對象按照從大到小的順序排列，具體代碼如下。輸出結果2PART獲取歷年一本、二本文理科最高和最低的分數線及極差獲取歷年一本、二本文理科最高和最低的分數線及極差下面我們來實現第一個案例需求：（1）一本文理科與二本文理科最高的分數線是多少，最低的分數線是多少，相差多少分。要想知道一本和二本文理科最高與最低的分數線，則可以使用max()與min()函數進行運算。另外，可以使用索引取出一列數據，調用ptp()函數計算極差，具體操作如下。獲取歷年一本、二本文理科最高和最低的分數線及極差首先，使用max()與min()函數獲取最大最小數據。數據代碼如下。（1）獲取一本和二本文理科最高分數線sorted_obj.max()（2）獲取一本和二本文理科最低分數線sorted_obj.min()從輸出結果可以看出，一本文科分數線最高為583分，最低為495分，相差了近90分，一本理科分數線最高為550分，最低為477分，相差了73分；二本文科分數線最高為532分，最低為446分，同樣相差了近90分，二本理科分數線最高為505分，最低為432分，相差了近73分。獲取歷年一本、二本文理科最高和最低的分數線及極差如果想更直觀等獲取最高分數線和最低分數線的差值，可以使用ptp()函數。示例代碼如下。（1）獲取一本文科極差result1=sorted_obj["一本分數線","文科"].ptp()result1（2）獲取一本理科極差result2=sorted_obj["一本分數線","理科"].ptp()result2（3）獲取二本文科極差result3=sorted_obj["二本分數線","文科"].ptp()result3（4）獲取二本理科極差result4=sorted_obj["二本分數線","理科"].ptp()result4從輸出結果可以看出，一本文科分數線最高與最分相差88分，一本理科分數線最高與最低相差73分；二本文科分數線最高與最低相差86分，二本理科分數線最高與最低相差73分。參考文獻[1]黑馬程序員.Python數據分

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