刚刚带码中有如下片段UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")]我现在要提取其中arrival_date这一列的月份,并计算它每月的max_price的均值
时间: 2024-03-22 20:41:18 浏览: 7
可以使用 Pandas 库中的一些函数来实现,具体步骤如下:
1. 首先,需要将 `arrival_date` 列转换为日期格式,可以使用 `pd.to_datetime()` 函数。
2. 然后,使用 `pd.Series.dt.month` 属性来提取日期中的月份。
3. 接着,可以使用 `groupby()` 函数将数据按照月份进行分组,并计算每个月份的 `max_price` 的均值,即使用 `mean()` 函数。
下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 将 arrival_date 列转换为日期格式
data_wait['arrival_date'] = pd.to_datetime(data_wait['arrival_date'])
# 提取月份
data_wait['month'] = data_wait['arrival_date'].dt.month
# 按照月份进行分组,并计算每个月份的 max_price 的均值
UP_dataframes = data_wait[data_wait['state'] == 'Uttar Pradesh']
result = UP_dataframes.groupby('month')['max_price'].mean()
```
这样,`result` 就是每个月份的 `max_price` 的均值。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题
这段代码有一些错误和不规范之处,具体如下:
1. 在导入库的时候,应该将其放在文件的最上面,而不是中间。
2. 在导入库的时候,应该使用规范的缩写,例如将 `matplotlib.pyplot` 缩写为 `plt`。
3. 在 `pd.read_csv` 中应该传入文件路径,而不是文件名称。
4. 在 `for` 循环中,应该使用 `UP_dataframes` 而不是 `data_wait`。
5. 在 `min_adv` 和 `max_adv` 的字典中,应该将其初始化为空字典。
6. 在 `pd.DataFrame.from_dict` 中,应该将 `orient` 参数设置为 `"columns"`,而不是 `"index"`。
7. 在 `plt.hist` 中,使用了 `height` 参数,而正确的参数是 `x`。
下面是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv")
UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")]
list_state = data_wait["state"].unique()
max_adv = {}
min_adv = {}
for i in list_state:
min_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["min_price"].mean()
max_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["max_price"].mean()
tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="columns")
tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="columns")
print(tabel_max, tabel_min)
plt.hist(x=tabel_max.index, weights=tabel_max[0])
plt.show()
plt.hist(x=tabel_min.index, weights=tabel_min[0])
plt.show()
```
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