按照性别对数据分组后调用agg函数分别统计,年龄的取平均值,身高的极差(最大值-最小值)
时间: 2024-02-25 15:56:21 浏览: 20
好的,假设您有一个名为“students”的表,其中包含以下字段:姓名(name)、性别(gender)、年龄(age)和身高(height),您可以按照性别对数据进行分组,然后调用agg函数进行统计。具体的SQL语句如下:
```
SELECT gender, AVG(age) AS 平均年龄, MAX(height) - MIN(height) AS 身高极差
FROM students
GROUP BY gender;
```
这条SQL语句将数据按照性别进行分组,然后使用AVG函数计算年龄的平均值,使用MAX和MIN函数计算身高的极差。最终结果将按照性别进行分组并展示平均年龄和身高极差两个统计指标。
相关问题
对df按“所属联盟”分组,计算某些列的最大值、最小值、均值、标准差
好的,这个问题可以直接回答。对df按“所属联盟”分组,计算某些列的最大值、最小值、均值、标准差,可以使用Pandas库的groupby函数和agg函数实现。例如:
```
df.groupby('所属联盟').agg({'列1': ['max', 'min', 'mean', 'std'], '列2': ['max', 'min', 'mean', 'std']})
```
其中,'列1'和'列2'代表需要计算的列名。max、min、mean、std分别代表最大值、最小值、均值和标准差。
groupby函数 agg求平均值
groupby函数是 pandas 库中的一个函数,用于根据某些特征将数据集进行分组,并对每个分组应用相应的函数。agg函数则是 groupby 函数中常用的一个函数,用于对每个分组进行聚合计算,例如求均值、求和等。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据集
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma', 'Frank'],
'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
'Score': [80, 85, 90, 95, 100, 105]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照 Gender 分组,并计算 Score 的平均值
result = df.groupby('Gender').agg({'Score': 'mean'})
print(result)
```
输出结果为:
```
Score
Gender
F 90.000000
M 93.333333
```
这里按照 Gender 分组,然后对每个分组的 Score 列求平均值,并将结果保存在新的 DataFrame 中。可以看到,F 组的平均值为 90,M 组的平均值为 93.33。