jupyter 多条件统计

在Jupyter中进行多条件统计可以使用Pandas库来实现。Pandas提供了灵活且高效的数据处理和统计分析功能。你可以使用Pandas的DataFrame数据结构来处理和分析数据。

首先，你需要导入Pandas库并读取你的数据集。你可以使用`pd.read_csv()`函数来读取CSV文件，或者使用其他适合你数据格式的函数。

接下来，你可以使用Pandas的条件筛选功能来选择满足特定条件的数据。你可以使用`df.loc\[条件\]`来选择满足条件的行，其中`df`是你的DataFrame对象，`条件`是一个布尔表达式。

最后，你可以使用Pandas的统计函数来计算满足条件的数据的描述性统计量。你可以使用`df\[列名\].函数()`来计算特定列的统计量，其中`df\[列名\]`是你的DataFrame对象中的某一列，`函数()`是你想要计算的统计量函数。

举个例子，假设你有一个名为`df`的DataFrame对象，其中包含了一个名为`total_bill`的列和一个名为`tip`的列。你想要统计`total_bill`大于20且`tip`大于3的数据的描述性统计量，你可以使用以下代码：

df_filtered = df.loc\[(df\['total_bill'\] > 20) & (df\['tip'\] > 3)\]
statistics = df_filtered.describe()

这样，`df_filtered`将包含满足条件的数据，`statistics`将包含满足条件的数据的描述性统计量。

总结起来，你可以使用Pandas库的条件筛选和统计函数来在Jupyter中进行多条件统计。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [jupyter notebook第四章pandas统计与计算基础，以及一些相关案例与函数的解析](https://blog.csdn.net/m0_56006701/article/details/128040571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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