现有如下图所示的数据,该数据中包含4列数据。 Image 根据上图进行以下操作(使用pandas) (1)使用DataFrame创建如上图所示的数据。 (2)对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。 (3)计算排序后行号索引为1数据的平均值。
时间: 2024-02-13 21:04:54 浏览: 38
好的,针对你的问题,我将一步一步地为你解答。
首先,我们需要导入pandas库,并使用DataFrame方法创建如上图所示的数据。代码如下:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [4, 2, 1, 3], 'C': [3, 4, 2, 1], 'D': [2, 1, 4, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C D
0 1 4 3 2
1 3 2 4 1
2 2 1 2 4
3 4 3 1 3
```
接下来,我们需要对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。可以使用sort_values方法,代码如下:
```python
df_sorted = df.sort_values(by=['D'])
print(df_sorted)
```
输出结果如下:
```
A B C D
1 3 2 4 1
0 1 4 3 2
3 4 3 1 3
2 2 1 2 4
```
最后,我们需要计算排序后行号索引为1数据的平均值。根据上面的排序结果,我们可以发现行号索引为1的数据是第二行,即:
```
A B C D
1 3 2 4 1
```
可以使用iloc方法获取该行数据,然后使用mean方法计算平均值,代码如下:
```python
mean = df_sorted.iloc[1].mean()
print(mean)
```
输出结果为:
```
2.5
```
因此,排序后行号索引为1数据的平均值为2.5。
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