grouped_data = splitapply(@(x) mean(x(end-29:end,:)), selected_data, findgroups(selected_data(:,19)));
时间: 2024-06-06 18:06:03 浏览: 13
这行代码的作用是将 `selected_data` 按照第19列的值进行分组,然后对每组数据的最后30行进行取平均值,最后返回每个分组的平均值。具体解释如下:
- `findgroups(selected_data(:,19))` 将 `selected_data` 中第19列的值进行分组,返回一个向量,向量的长度等于 `selected_data` 的行数,每个元素表示对应行属于哪个组。
- `@(x) mean(x(end-29:end,:))` 是一个匿名函数,输入为 `x`,即一个分组中的所有行,输出为这些行的最后30行的平均值。
- `splitapply()` 函数将 `selected_data` 按照上一步得到的分组信息进行分组,并将每个分组的数据传入匿名函数中进行处理,最终返回每个分组的处理结果(即每组数据的最后30行的平均值)。
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grouped_data = data.groupby('month').sum().sort_index(ascending=True) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)
这段代码通过对数据进行分组、求和和排序,获取了按月份分组后的销量数据。首先,根据'month'列对数据进行分组,然后使用sum()函数对每个月份的销量进行求和。接着,使用sort_index()函数按照月份的升序对结果进行排序,并将结果赋值给grouped_data变量。
然后,通过grouped_data的index属性获取按照月份排序后的索引值,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个月份,并将结果赋值给cars_10变量。
接着,通过grouped_data的["销量"]索引获取销量列,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个销量值,并将结果赋值给count_10变量。
最后,通过print函数打印出cars_10和count_10的值,分别表示前10个月份和对应的销量。
grouped_data = data.groupby('车型').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)
这段代码使用了Pandas库来对数据进行分组、求和并按照销量进行降序排序。首先,根据'车型'列对数据进行分组,然后使用sum()函数对每个车型的销量进行求和。最后,使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序,并将结果赋值给grouped_data变量。
接着,通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的车型索引值,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个车型,并将结果赋值给cars_10变量。
然后,通过grouped_data的["销量"]索引获取销量列,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个销量值,并将结果赋值给count_10变量。
最后,通过print函数打印出cars_10和count_10的值,分别表示销量排名前10的车型和对应的销量。