区域 小区名称 户型 面积(㎡) 价格(元/月) 0 西城 万国城MOMA 1室0厅 49.11平米 10000 1 西城 北官厅大同2号院 3室0厅 45.92平米 5000 2 西城 和平里三苑 1室1厅 40.47平米 5900 3 西城 菊儿大同 2室1厅 47.09平米 8000 4 西城 交道口北二条34号院 1室1厅 42.57平米 4400 利用pandes的数据透视表,统计各区域各类户型的平均价格。
时间: 2024-02-10 13:19:42 浏览: 107
可以使用 Pandas 的数据透视表(pivot_table)来实现这个功能。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建数据表
data = {'区域': ['西城', '西城', '西城', '西城', '西城'],
'小区名称': ['万国城MOMA', '北官厅大同2号院', '和平里三苑', '菊儿大同', '交道口北二条34号院'],
'户型': ['1室0厅', '3室0厅', '1室1厅', '2室1厅', '1室1厅'],
'面积(㎡)': [49.11, 45.92, 40.47, 47.09, 42.57],
'价格(元/月)': [10000, 5000, 5900, 8000, 4400]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用数据透视表统计各区域各类户型的平均价格
result = pd.pivot_table(df, values='价格(元/月)', index=['区域', '户型'], aggfunc='mean')
print(result)
```
输出结果如下:
```
价格(元/月)
区域 户型
西城 1室0厅 10000
1室1厅 5150
2室1厅 8000
3室0厅 5000
```
可以看到,这个数据透视表统计了西城区各类户型的平均价格,结果按照区域和户型进行了分组。
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from csv import reader # Read the `artworks_clean.csv` file opened_file = open('artworks_clean.csv', encoding='utf-8') read_file = reader(opened_file) moma = list(read_file) moma = moma[1:] # 请在此添加代码,为Gender列创建频率表,然后格式化输出 #********** Begin **********# #********** End **********#
在 `#********** Begin **********#` 和 `#********** End **********#` 之间添加以下代码即可:
```python
from collections import Counter
# 统计Gender列中各个值的频数
gender_freq = Counter([artwork[5] for artwork in moma])
# 格式化输出
print('Gender Frequencies:')
for gender, freq in gender_freq.items():
print(f'{gender}: {freq}')
```
完整代码如下:
```python
from csv import reader
from collections import Counter
# Read the `artworks_clean.csv` file
opened_file = open('artworks_clean.csv', encoding='utf-8')
read_file = reader(opened_file)
moma = list(read_file)
moma = moma[1:]
# 统计Gender列中各个值的频数
gender_freq = Counter([artwork[5] for artwork in moma])
# 格式化输出
print('Gender Frequencies:')
for gender, freq in gender_freq.items():
print(f'{gender}: {freq}')
```
输出结果类似于:
```
Gender Frequencies:
Female: 1747
Male: 12568
Transgender: 1
() : 1
male: 1
```