import pandas as pd df=pd.DataFrame({'vehicletype':['car','truck','car','truck'],'speed':['67','43','72','49']}) df.groupby(['vehicletype']).mean
时间: 2023-08-20 13:05:45 浏览: 43
你好!关于你的问题,我可以帮你解答。使用`pandas`库可以对数据进行分组并计算平均值。下面是你提供的代码的执行结果:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'vehicletype': ['car', 'truck', 'car', 'truck'], 'speed': ['67', '43', '72', '49']})
mean_speed = df.groupby(['vehicletype']).mean()
print(mean_speed)
```
这段代码将根据'vehicletype'列对数据进行分组,并计算每个分组中'speed'列的平均值。输出结果将显示每种车辆类型的平均速度。希望这可以帮到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])
这是一个创建空的 Pandas DataFrame 的代码,其中包括三列属性。列名分别为“会员”、“A”和“B”。这里使用了 `columns` 参数来指定 DataFrame 的列名。
您可以使用以下代码来打印数据框的内容:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])
print(data)
```
输出结果为:
```
Empty DataFrame
Columns: [会员, A, B]
Index: []
```
这个 DataFrame 没有任何数据,因为我们没有提供任何行数据。您可以通过使用 Pandas 提供的一系列方法来添加、删除和操作数据来修改这个 DataFrame。
import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。