df['年龄段'] = pd.cut(df.年龄,bins = [0,30,40,50,100]) mean1 = df.groupby('年龄段')['白细胞计数'].mean() mean1什么意思

这段代码是针对一个数据框(df)的操作，首先将数据框中的'年龄'这一列按照给定的分割点(0, 30, 40, 50, 100)进行切分(分为四个区间)，并在数据框中新增一列'年龄段'，表示每个样本所在的年龄段。

接着，对'年龄段'这一列进行分组(groupby)操作，统计每个年龄段中'白细胞计数'这一列的平均值(mean)。其中，mean1是一个Series对象，索引为不同的年龄段，值为对应年龄段内'白细胞计数'的平均值。这个操作的目的是探究不同年龄段中白细胞计数的差异。

相关问题

1.现有一个职业人群体检数据testdata.xls文件，请完成以下数据分析任务。 （1）用read_excel()方法读取testdata.xls文件到变量df中。 （2）用df.dtypes查看每列的数据类型。 （3）用df.info()查看表结构。 （4）用isnull().sum()统计各字段空缺值。 （5）用dropna()方法删除全为空的列。 （6）用dropna()方法删除“身份证号”为空的行，并用isnull().sum()再次统计空值。 （7）将“开始从事某工作年份：2009年”中的“年”去掉，并用rename()将列名改为“参加工作时间”。将“体检年份：2009年”中的“年”去掉。 （8）用dropna()方法删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行. （9）用astype()方法将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64. （10）增加一列“工龄”，工龄=体检年份-参加工作时间；新增一列“年龄” （11）用groupby()统计不同性别的白细胞计数均值，并用plot()方法绘制柱状图 （12）统计不同年龄段的白细胞计数，并绘制柱状图。年龄划分：小于等于30岁，31~40岁，41~50岁，大于50岁

以下是对应的Python代码：

# （1）读取testdata.xls文件到变量df中
import pandas as pd

df = pd.read_excel('testdata.xls')

# （2）查看每列的数据类型
print(df.dtypes)

# （3）查看表结构
print(df.info())

# （4）统计各字段空缺值
print(df.isnull().sum())

# （5）删除全为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

# （6）删除“身份证号”为空的行，并再次统计空值
df.dropna(subset=['身份证号'], inplace=True)
print(df.isnull().sum())

# （7）将“开始从事某工作年份：2009年”中的“年”去掉，并将列名改为“参加工作时间”；
# 将“体检年份：2009年”中的“年”去掉
df.rename(columns={'开始从事某工作年份：2009年': '参加工作时间', '体检年份：2009年': '体检年份'}, inplace=True)
df['参加工作时间'] = df['参加工作时间'].str.replace('年', '')
df['体检年份'] = df['体检年份'].str.replace('年', '')

# （8）删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行
df.dropna(subset=['参加工作时间', '体检年份'], inplace=True)

# （9）将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64
df['参加工作时间'] = df['参加工作时间'].astype('int64')
df['体检年份'] = df['体检年份'].astype('int64')

# （10）增加一列“工龄”，工龄=体检年份-参加工作时间；新增一列“年龄”
df['工龄'] = df['体检年份'] - df['参加工作时间']
df['年龄'] = df['出生年'].apply(lambda x: 2021 - x)

# （11）统计不同性别的白细胞计数均值，并用plot()方法绘制柱状图
df.groupby('性别')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')

# （12）统计不同年龄段的白细胞计数，并绘制柱状图。年龄划分：小于等于30岁，31~40岁，41~50岁，大于50岁
bins = [0, 30, 40, 50, 100]
labels = ['<=30', '31~40', '41~50', '>50']
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], bins=bins, labels=labels)
df.groupby('年龄段')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')

1.现有一个职业人群体检数据testdata.xls文件，请完成以下数据分析任务。 （1）用read_excel()方法读取testdata.xls文件到变量df中。 （2）用df.dtypes查看每列的数据类型。 （3）用df.info()查看表结构。 （4）用isnull().sum()统计各字段空缺值。 （5）用dropna()方法删除全为空的列。 （6）用dropna()方法删除“身份证号”为空的行，并用isnull().sum()再次统计空值。 （7）将“开始从事某工作年份：2009年”中的“年”去掉，将“体检年份：2009年”中的“年”去掉，并用rename()将列名改为“参加工作时间”。 （8）用dropna()方法删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行. （9）用astype()方法将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64. （10）增加一列“工龄”，工龄=体检年份-参加工作时间；新增一列“年龄” （11）用groupby()统计不同性别的白细胞计数均值，并用plot()方法绘制柱状图 （12）统计不同年龄段的白细胞计数，并绘制柱状图。年龄划分：小于等于30岁，31~40岁，41~50岁，大于50岁。

# (1) 读取testdata.xls文件到变量df中
import pandas as pd
df = pd.read_excel('testdata.xls')

# (2) 查看每列的数据类型
print(df.dtypes)

# (3) 查看表结构
print(df.info())

# (4) 统计各字段空缺值
print(df.isnull().sum())

# (5) 删除全为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

# (6) 删除“身份证号”为空的行，并再次统计空值
df.dropna(subset=['身份证号'], inplace=True)
print(df.isnull().sum())

# (7) 将“开始从事某工作年份：2009年”中的“年”去掉，将“体检年份：2009年”中的“年”去掉，并用rename()将列名改为“参加工作时间”
df['开始从事某工作年份：2009年'] = df['开始从事某工作年份：2009年'].str.replace('年', '').astype('int64')
df['体检年份：2009年'] = df['体检年份：2009年'].str.replace('年', '').astype('int64')
df.rename(columns={'开始从事某工作年份：2009年': '参加工作时间'}, inplace=True)

# (8) 删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行
df.dropna(subset=['参加工作时间', '体检年份：2009年'], inplace=True)

# (9) 将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64
df['参加工作时间'] = df['参加工作时间'].astype('int64')
df['体检年份：2009年'] = df['体检年份：2009年'].astype('int64')

# (10) 增加一列“工龄”，工龄=体检年份-参加工作时间；新增一列“年龄”
df['工龄'] = df['体检年份：2009年'] - df['参加工作时间']
df['年龄'] = 2009 - df['出生年份']

# (11) 统计不同性别的白细胞计数均值，并用plot()方法绘制柱状图
df.groupby('性别')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')

# (12) 统计不同年龄段的白细胞计数，并绘制柱状图。年龄划分：小于等于30岁，31~40岁，41~50岁，大于50岁。
bins = [0, 30, 40, 50, df['年龄'].max()]
labels = ['<=30', '31~40', '41~50', '>50']
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], bins=bins, labels=labels)
df.groupby('年龄段')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')