python数据分析实训1合并年龄平均值

假设你有两个数据集，一个是`df1`，其中包括姓名和年龄信息；另一个是`df2`，其中包括姓名和工资信息。现在需要将这两个数据集按姓名进行合并，并计算每个人的年龄平均值。

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将两个数据集按照姓名进行合并，然后使用 groupby() 函数按照姓名进行分组，再使用 mean() 函数计算每个人的年龄平均值。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建数据集1
df1 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 25, 32]})
# 创建数据集2
df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '工资': [5000, 8000, 12000]})

# 合并数据集
df = pd.merge(df1, df2, on='姓名')

# 按姓名分组计算年龄平均值
result = df.groupby('姓名')['年龄'].mean()

print(result)

输出结果：

姓名
张三    18.0
李四    25.0
王五    32.0
Name: 年龄, dtype: float64

其中，result 是一个 Series 对象，包含每个人的姓名和对应的年龄平均值。

相关问题

Python数据分析实训大作业

中文：Python数据分析大作业可以包含如下内容：
1. 数据收集：可以通过网络爬虫或者API获取需要分析的数据；
2. 数据清洗：对获取到的数据进行预处理，包括去除重复值、缺失值处理、异常值处理等；
3. 数据探索：通过统计分析和可视化手段对数据进行初步的分析，了解数据的分布、关系等；
4. 特征工程：根据问题的需求，对数据进行特征提取、转换等操作，以便进行后续的建模和分析；
5. 建模分析：根据问题的要求，选择合适的机器学习或统计模型进行建模和分析；
6. 模型评估：通过各种指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、精确率等；
7. 结果展示：将分析结果进行可视化展示，并撰写报告，对分析结果进行解释和总结。

根据具体的问题和数据集，可以根据上述步骤进行相应的数据分析工作。

实训1 合并年龄、平均血糖和中风患者信息数据

好的，您可以使用 pandas 库读取这些数据的 CSV 文件，然后使用 merge 函数将三个数据集根据共同的患者 ID 进行合并。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取三个数据集
age_df = pd.read_csv('age.csv')
avg_glucose_df = pd.read_csv('avg_glucose.csv')
stroke_df = pd.read_csv('stroke.csv')

# 合并三个数据集
merged_df = pd.merge(age_df, avg_glucose_df, on='patient_id')
merged_df = pd.merge(merged_df, stroke_df, on='patient_id')

# 保存合并后的数据到 CSV 文件
merged_df.to_csv('merged_data.csv', index=False)

该代码假设三个 CSV 文件都有一个叫做 `patient_id` 的列，用于标识每个病人的唯一身份。最终的合并数据集将保存到名为 `merged_data.csv` 的文件中。