不使用内置函数的情况下，如何使用Python实现求平均值、最大值和最小值？

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今

日

鸡

汤

寂寂竟何待，朝朝空自归。

大家好，我是Python进阶者。

一、前言

昨天在Python最强王者交流群【鱼鱼鱼也不】问了一个Pandas处理的问题，下图是讨论截图：

下图是他的原始数据：

其实一开始是有点难以理解的。其实这个就是想判断两列的情况，用一列值填充另一列值。

二、实现过程

这里【猫药师Kelly】给了一个解答，如下所示：

后来【郑煜哲·Xiaopang】也给了一个代码，如下所示：

df["col1"].fillna(df[col2])

看上去的确可行，完美地解决了粉丝的问题！

不知道为啥他后面又拿出来问了，问他原因也没说具体，可能是自己不会实现吧（盲猜）。细节方面就不说了，直接放上【月神】的解法。

import pandas as pdfile = ""
output_filename = ""data1 = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', dtype={'eventdate': 'datetime64[ns]', 'u1': 'datetime64[ns]'})
d2 = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet2', dtype={'f1': 'datetime64[ns]', 'f2': 'datetime64[ns]'})def match_description(s, df, compare_col, value_col):"""判断df[compare_col]中是否有s，如果有，则返回df[value_col]的第一个值，否则返回空"""compare_data = df[df[compare_col] == s].copy()if compare_data.empty:return Nonereturn compare_data[value_col].values[0]# apply方法第一个.取时间是时分都相等的对应值
d2['gbvibforwardrms'] = d2['f1'].apply(match_description, args=(data1, 'u1', 'gbvibforwardrms'))
# apply方法第二个.取是都是当天时间对应值
d2['gbvibforwardrms1'] = d2['f2'].apply(match_description, args=(data1, 'eventdate', 'gbvibforwardrms'))
# 第一个apply值的缺失值，补第二个apply值, 两列都为空用空字符串填充
d2['c'] = d2['gbvibforwardrms'].fillna(d2['gbvibforwardrms1']).fillna('')
# 数据保存
d2['c'].to_excel(output_filename, sheet_name='data3')

一把过，太强了！

最后再拓展一些，【~上善居士~ 郭百川】分享了几个常用的数据分析姿势，如下图所示：

还有一个，如下图所示：

速查表连接如下：

https://github.com/pandas-dev/pandas/tree/master/doc/cheatsheet

三、总结

大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【鱼鱼鱼也不】提问，感谢【猫药师Kelly】、【哈佛在等我呢~】、【郑煜哲·Xiaopang】、【~上善居士~ *郭百川】、【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【封代春】、【冫马讠成】、【dcpeng】、【此类生物】、【Chloe】、【郎爱君】等人参与学习交流。

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