分析:df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] df['体重(kg)'] = pd.to_numeric(df['体重(kg)']) avg_weight = df.groupby('年级')['体重(kg)'].mean() print(avg_weight)
时间: 2023-09-18 21:12:27 浏览: 36
这段代码的作用是计算年级为大一和大三的学生的平均体重。具体实现步骤如下:
1. 使用isin()方法过滤出年级为大一和大三的学生,并将结果存储在df变量中。
2. 使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型,这是因为在实际的数据集中,有些数据可能是字符串类型,需要先转换为数值类型才能进行计算。
3. 使用groupby()方法按照年级对数据进行分组,并计算每个组中“体重(kg)”列的平均值,将结果存储在avg_weight变量中。
4. 使用print()方法输出结果。
需要注意的是,这段代码只考虑了年级为大一和大三的学生,而没有考虑其他年级的学生。另外,如果“体重(kg)”列中存在缺失值,则需要先进行缺失值处理再进行计算。
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df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] df['体重(kg)'] = pd.to_numeric(df['体重(kg)']) avg_weight = df.groupby('年级')['体重(kg)'].mean() print(avg_weight)
这段代码使用了Python的Pandas库对一个名为student的数据表进行了处理。首先,使用isin()方法过滤出年级为大一和大三的学生,并将结果存储在df变量中。接着,使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型。然后,使用groupby()方法按照年级对数据进行分组,并计算每个组中“体重(kg)”列的平均值,将结果存储在avg_weight变量中。最后,使用print()方法输出结果。
总体来说,这段代码的作用是计算年级为大一和大三的学生的平均体重。
import os import pandas as pd os.chdir('C:\\Excel') cwd = os.path.abspath('') files = os.listdir(cwd) #方法一:获取所给文件的第一个工作表 df = pd.DataFrame() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) df.head() df.to_excel('total_sales.xlsx') #方法二:获取所给文件的所有工作表 df_total = pd.DataFrame() #遍历所有Excel文件 for file in files: if file.endswith('.xlsx'): Excel_file = pd.ExcelFile(file) sheets = Excel_file.sheet_names #遍历Excel文件中的工作表' for sheet in sheets: df = Excel_file.parse(sheet_name = sheet) df_total = df_total.append(df) df_total.to_excel('combined_file.xlsx') print(df_total)
这段代码是用来将多个 Excel 文件中的数据合并到一个文件中。第一种方法是将每个 Excel 文件的第一个工作表读入一个 DataFrame 中,并使用 `append` 方法将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中,最后将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中。第二种方法是遍历每个 Excel 文件中的所有工作表,并使用 `parse` 方法将每个工作表读入到一个 DataFrame 中,然后使用 `append` 方法将所有 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中,最后将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中。这两种方法都是使用 `pandas` 库实现的。