#头条创作挑战赛#

假设你是一家保险公司的数据分析师，你需要对客户保单数据进行分析，以了解客户的需求和保险公司的市场情况。你已经收到了一个包含客户保单数据的Excel文件，你需要使用Pandas将其导入DataFrame，并展示所有的列。然后，你需要对数据进行筛选，以找到保费高于平均值的保单记录。

假设Excel文件名为“customer_policy_data.xls”，其中包含以下列：客户姓名，客户年龄，客户性别，保单号码，保单类型，保费，理赔金额，理赔次数，生效日期，失效日期。

Python代码：

import pandas as pd# 导入保单数据到DataFramepolicy_data = pd.read_excel('customer_policy_data.xls')# 输出DataFrame中的所有列名print(policy_data.columns)# 计算保费的平均值mean_premium = policy_data['保费'].mean()# 筛选保费高于平均值的保单记录high_premium_policies = policy_data[policy_data['保费'] > mean_premium]# 输出筛选后的数据print(high_premium_policies)

解释：

首先，我们导入了pandas库，并使用read_excel()方法将Excel文件中的数据导入到DataFrame中。然后，我们使用columns属性打印出DataFrame中的所有列名。

接下来，我们使用mean()方法计算了保费的平均值，并将其存储在mean_premium变量中。然后，我们使用条件筛选语句policy_data['保费'] > mean_premium来筛选保费高于平均值的保单记录，并将其存储在high_premium_policies变量中。

最后，我们使用print()函数输出筛选后的数据，以便查看高保费保单的详细信息。

请注意，在此示例中，我们假设有一个名为“customer_policy_data.xls”的文件，其中包含客户保单数据。请根据您自己的文件名和列名进行相应的更改。