有一个列表values，提取这个列表的每一个值，选择值与dataframe的列iloc[:, 4]值相同的行，取这一行第四列值第四列的平均值

假设你有一个名为`values`的列表，以及一个`pandas` DataFrame，其中`iloc[:, 4]`代表DataFrame的第5列（因为Python的索引是从0开始的）。你想找出列表中每个值在DataFrame中对应行的第4列（我们假设这是第五列）的值，并计算这些值的平均数。你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是你的时间序列数据，values是你要匹配的列表
df = ...  # 你需要提供实际的数据框
values = [...]

# 创建一个新的Series，用于存储values在df中对应行的第4列的值
series_to_average = df[df.iloc[:, 4].isin(values)]['column_4']

# 计算这些值的平均数
average_value = series_to_average.mean()

print(f"Values in column 4 of rows corresponding to 'values' have an average of {average_value}")

相关问题

# 提取特征和目标列 X = df.iloc[:, :-1].values y = df.iloc[:, -1].values

这行代码的作用是从 Pandas DataFrame 中提取特征列和目标列，并将它们转换为 Numpy 数组。

具体来说，`df.iloc[:, :-1]` 表示选择 DataFrame 中的所有行和除最后一列之外的所有列，即所有特征列。`df.iloc[:, -1]` 表示选择 DataFrame 中的所有行和最后一列，即目标列。

`values` 属性将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组。因此，`df.iloc[:, :-1].values` 是一个包含所有特征列的 Numpy 数组，`df.iloc[:, -1].values` 是一个包含目标列的 Numpy 数组。

通过这行代码，您可以将 CSV 文件中的数据加载到内存中，并准备将其传递给机器学习模型进行训练或预测。

解释y = pd.DataFrame(f3_clear.iloc[:,1].values)

这行代码是使用 Pandas 库创建了一个名为 y 的 DataFrame 对象，其中包含了 f3_clear DataFrame 对象的第二列数据。具体来说，iloc[:, 1] 表示选择 f3_clear DataFrame 中的所有行（:），并且只选择第二列（1），所以得到的是一个 Series 对象。接着，使用 .values 方法将 Series 对象转换为一个 Numpy 数组，并将其作为参数传递给 DataFrame 构造函数，从而创建了一个新的 DataFrame 对象 y。该代码的作用是将 f3_clear 数据集中的第二列数据提取出来，并存储为一个单独的 DataFrame 对象 y。