dataframe，如何将列B和列C的平均值生成列E

可以使用 Pandas 的 DataFrame 的 mean() 方法来计算列 B 和列 C 的平均值，然后将结果赋值给列 E。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})

# 计算平均值并赋值给列 E
df['E'] = (df['B'] + df['C']) / 2

print(df)

输出：

   A  B   C     E
0  1  5   9   7.0
1  2  6  10   8.0
2  3  7  11   9.0
3  4  8  12  10.0

注意，这里假设列 B 和列 C 的长度相同。如果长度不同，还需要对缺失值进行处理。

相关问题

dataframe，如何将列B和列C和列D的平均值生成列E，其中列B、C有缺失值

可以使用pandas库中的fillna()方法来填充列B和列C的缺失值，然后再计算列B、C、D的平均值生成列E。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建DataFrame，并填充缺失值：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, None, 5, None],
                   'C': [3, None, 4, None, 6],
                   'D': [4, 5, 6, 7, 8]})
df.fillna(value=0, inplace=True)  # 将缺失值填充为0

3. 计算列B、C、D的平均值生成列E：

df['E'] = (df['B'] + df['C'] + df['D']) / 3

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, None, 5, None],
                   'C': [3, None, 4, None, 6],
                   'D': [4, 5, 6, 7, 8]})
df.fillna(value=0, inplace=True)  # 将缺失值填充为0
df['E'] = (df['B'] + df['C'] + df['D']) / 3
print(df)

输出结果：

   A    B    C  D         E
0  1  2.0  3.0  4  3.000000
1  2  3.0  0.0  5  2.666667
2  3  0.0  4.0  6  3.333333
3  4  5.0  0.0  7  4.000000
4  5  0.0  6.0  8  4.666667

使用python pandas 库对，表由A B C D E列，对的A列分组，对其中每一组组都进行如下操作，1、B C D列分别cut分箱，生产分箱列，对于分箱后的结果进行组合，生成新列M，安装M分组，计算E列的平均值和小于5的占比

可以使用以下代码来完成这个任务：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对A列进行分组
groups = df.groupby('A')

# 定义分箱边界
bins = [-np.inf, 0, 10, 20, np.inf]

# 对每一组进行操作
result = []
for name, group in groups:
    # 分箱并生成新列
    group['B_cut'] = pd.cut(group['B'], bins)
    group['C_cut'] = pd.cut(group['C'], bins)
    group['D_cut'] = pd.cut(group['D'], bins)
    group['M'] = group['B_cut'].astype(str) + group['C_cut'].astype(str) + group['D_cut'].astype(str)
    
    # 对M列进行分组，并计算E列的平均值和小于5的占比
    group_mean = group.groupby('M')['E'].mean()
    group_count = group.groupby('M')['E'].apply(lambda x: (x < 5).sum() / len(x))
    
    # 将结果保存到列表中
    result.append({'A': name, 'group_mean': group_mean, 'group_count': group_count})

# 将结果转换为DataFrame格式
result_df = pd.DataFrame(result)

这段代码假设数据已经存储在名为"data.csv"的CSV文件中，并且列名为"A", "B", "C", "D", "E"。首先，读取数据并使用`groupby`函数对"A"列进行分组。然后，定义分箱边界，并使用`cut`函数将"B", "C", "D"列进行分箱，并生成新的分箱列"B_cut", "C_cut", "D_cut"，然后将它们组合在一起生成新的"M"列。接下来，对"M"列进行分组，并使用`mean`函数计算"E"列的平均值，使用`apply`函数计算"E"列小于5的占比。最后，将结果保存到一个列表中，并使用`DataFrame`函数将其转换为DataFrame格式。