groupby 함수를 사용하여, 다이아몬드의 색 별로 가격의 평균 분산을 구해보세요. 결과는 평균 오름차순으로 정리하세요.

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'color': ['D', 'E', 'F', 'D', 'E', 'F'],
        'price': [1000, 2000, 1500, 3000, 2500, 1800]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按颜色分组并计算平均值和方差
grouped = df.groupby('color')
result = grouped.agg(['mean', 'var'])

# 按平均值升序排序
result = result.sort_values(by=('price', 'mean'))

# 输出结果
print(result)

相关问题

group by每日

Group by每日是一种在数据库中使用的操作，它用于将数据按照某个列或多个列进行分组，并对每个分组进行聚合计算。通过使用Group by每日，可以对数据进行统计和分析，以便更好地理解数据的特征和趋势。

在Group by每日中，通常会使用日期列作为分组依据，以便按照每天的数据进行分组。例如，如果有一个包含销售数据的表，其中包括日期、产品和销售额等列，可以使用Group by每日来计算每天的总销售额或每天的平均销售额。

使用Group by每日的步骤如下：
1. 选择要进行分组的列，通常是日期列。
2. 使用Group by关键字后面跟随要分组的列名。
3. 在Group by子句之后，可以使用聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）对每个分组进行计算。
4. 可以使用Having子句对分组进行筛选，只保留满足条件的分组。

以下是一个示例查询语句，演示如何使用Group by每日计算每天的总销售额：
SELECT DATE, SUM(Sales) AS TotalSales
FROM SalesTable
GROUP BY DATE

这将返回一个结果集，其中包含每天的日期和对应的总销售额。

group by having

在数据库中，GROUP BY和HAVING是用于对查询结果进行分组和筛选的两个关键字。

GROUP BY用于将查询结果按照指定的列进行分组。它将相同值的行归为一组，并对每个组进行聚合操作。通过GROUP BY，我们可以对分组后的数据进行统计、计算等操作。

HAVING用于在GROUP BY的基础上对分组后的数据进行筛选。它可以根据指定的条件过滤掉不符合要求的分组。与WHERE关键字不同的是，HAVING是在分组后对分组结果进行筛选，而WHERE是在分组前对原始数据进行筛选。

举个例子，假设我们有一个学生表，其中包含学生的姓名、年龄和成绩。如果我们想要按照年龄段统计每个年龄段的平均成绩，并筛选出平均成绩大于80的年龄段，可以使用以下SQL语句：

SELECT 年龄段, AVG(成绩) AS 平均成绩
FROM 学生表
GROUP BY 年龄段
HAVING 平均成绩 > 80;

这样就可以得到平均成绩大于80的年龄段的统计结果。