newdf1= df1.groupby(['安检通道','安检时刻'],as_index=False)['排队时间'].agg('mean')#取平均
时间: 2023-06-02 12:07:27 浏览: 54
这行代码的意思是,以“安检通道”和“安检时刻”这两列为分类条件,对“排队时间”这一列进行分组,并计算均值。生成一个新的数据框“newdf1”。同时,参数“as_index=False”表示不要将分组后的列设置为索引。
相关问题
''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)
这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先,读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件,然后进行了一些数据清洗和分析操作。
其中,Excel 文件的数据是员工的收入情况,通过 Pandas 库进行了相关系数分析,并使用 Seaborn 库的热力图可视化展示了相关系数矩阵。
csv 文件是商品销售数据,通过 Pandas 库将商品信息列进行拆分,然后使用 groupby 函数按品牌和电话进行了数量统计,并将结果展示出来。最后,将电话列进行了分割,提取出区号,并进行了统计分析。
df = pd.read_excel(r'i_nuc.xls',sheet_name='Sheet3'),使用索引号选取数据方式,对df选取第2和第4行数据的指令是newdf = ________________?
可以使用 `iloc` 方法通过索引号选取 DataFrame 中的行和列。其中,`iloc` 方法的第一个参数是行的索引号,第二个参数是列的索引号,如果只指定行的索引号,则默认选取所有列。因此,可以使用以下指令选取第2和第4行的数据:
```python
newdf = df.iloc[[1, 3], :]
```
其中,`[1, 3]` 表示要选取的行的索引号列表,注意这里索引号是从 0 开始计数的,因此第2行对应的索引号是 1,第4行对应的索引号是 3。第二个参数 `:` 表示选取所有列。选取后的数据将保存在一个新的 DataFrame `newdf` 中。
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