agg(np.mean)
时间: 2023-12-03 14:03:44 浏览: 24
agg(np.mean)是一种聚合函数,可以计算数据的平均值。下面是一个使用agg(np.mean)的例子:
假设我们有一个数据集df,其中包含两列数据a和b,我们可以使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.agg(np.mean)) # 输出:a 2.0\nb 5.0\ndtype: float64
```
上述代码中,我们首先导入了pandas和numpy库,然后创建了一个数据集df,其中包含两列数据a和b。接着,我们使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值,并将结果打印出来。
相关问题
aggfunc=np.mean
在Pandas库中,aggfunc=np.mean是一个聚合函数,用于对分组后的数据计算平均值。aggfunc通常与groupby方法一起使用,可以对数据进行复杂的聚合计算。
例如,对于一个DataFrame对象df,可以使用以下代码对其中的数据进行平均值计算:
```python
grouped_data = df.groupby('gender').agg({'age': 'mean', 'income': np.mean})
```
以上代码示例中,首先使用groupby方法按照性别对数据进行分组,然后使用agg方法对每个分组进行聚合计算,其中对于年龄列使用平均值进行聚合,对于收入列也使用平均值进行聚合。最终得到的grouped_data对象是一个以性别为索引的DataFrame对象,包含了每个性别对应的平均年龄和平均收入。
需要注意的是,在使用aggfunc进行聚合计算时,需要注意数据类型和聚合函数的选择,以确保聚合结果的正确性和可靠性。
print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]})) print(musicdata['number_of_records'].agg(np.mean))为什么这两个代码,一个返回的numver_of_records的mean的值为1一个返回的是NaN
这两个代码返回的结果不同可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列有缺失值。
第一个代码使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了求和和平均值的计算,并使用了字典的形式指定了不同的聚合函数。而由于`agg()`函数会自动忽略缺失值,所以即使这一列有缺失值,也不会影响结果。
然而,第二个代码仅仅使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了平均值的计算,而没有考虑缺失值的情况。如果这一列有缺失值,那么`np.mean()`函数将返回`NaN`,即结果为缺失值。因此,这可能是第二个代码返回`NaN`的原因。