jupyter读取训练集数据并统计数据量、字段数量、分样本数量（flag字段分组汇总）、查看call_cnt字段的最大值和最小值 筛选出通话时长小于等于500，且大于100的用户，计算其平均年龄

您可以使用以下代码来完成上述任务：

import as pd

# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train_dataset.csv')

# 统计数据量和字段数量
data_count = len(df)
field_count = len(df.columns)

# 分样本数量（flag字段分组汇总）
sample_count = df.groupby('flag').size()

# 查看call_cnt字段的最大值和最小值
max_call_cnt = df['call_cnt'].max()
min_call_cnt = df['call_cnt'].min()

# 筛选通话时长小于等于500，且大于100的用户
filtered_df = df[(df['call_time'] <= 500) & (df['call_time'] > 100)]

# 计算筛选后用户的平均年龄
average_age = filtered_df['age'].mean()

请将`train_dataset.csv`替换为您实际的训练集数据文件名。以上代码将读取数据集并进行统计、分组汇总、筛选和计算操作，您可以根据需要进行修改和扩展。

相关问题

请读取训练集数据并统计数据量、字段数量、分样本数量（flag字段分组汇总）、查看call_cnt字段的最大值和最小值 ##筛选出通话时长小于等于500，且大于100的用户，计算其平均年龄 ##重新编码（将年龄大于70岁的编码为2，将年龄小于等于70岁的编码为1）

好的，以下是修改后的代码来完成您的要求：

import pandas as pd

# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train_dataset.csv')

# 统计数据量和字段数量
data_count = len(df)
field_count = len(df.columns)

# 分样本数量（flag字段分组汇总）
sample_count = df.groupby('flag').size()

# 查看call_cnt字段的最大值和最小值
max_call_cnt = df['call_cnt'].max()
min_call_cnt = df['call_cnt'].min()

# 筛选通话时长小于等于500，且大于100的用户
filtered_df = df[(df['call_time'] <= 500) & (df['call_time'] > 100)]

# 计算筛选后用户的平均年龄
average_age = filtered_df['age'].mean()

# 重新编码年龄
df['age_encoded'] = df['age'].apply(lambda x: 2 if x > 70 else 1)

请将`train_dataset.csv`替换为您实际的训练集数据文件名。以上代码将读取数据集并进行统计、分组汇总、筛选、计算和重新编码操作，您可以根据需要进行修改和扩展。

数据库clickhouse中有这样一个表，表名为market_item_prop_day_record，其中有字段prop_name_id,prop_value_id,sale_cnt,sale_amt,现在有这样一个需求：求每个prop_name_id下的top30 prop_value_id 对应的sale_cnt和

可以使用如下SQL语句实现：

SELECT prop_name_id, prop_value_id, sale_cnt
FROM market_item_prop_day_record
WHERE (prop_name_id, sale_cnt) IN (
    SELECT prop_name_id, sale_cnt
    FROM (
        SELECT prop_name_id, prop_value_id, SUM(sale_cnt) AS sale_cnt
        FROM market_item_prop_day_record
        GROUP BY prop_name_id, prop_value_id
    ) t
    WHERE t.prop_name_id = market_item_prop_day_record.prop_name_id
    ORDER BY sale_cnt DESC
    LIMIT 30
)
ORDER BY prop_name_id, sale_cnt DESC

该SQL语句会先计算每个prop_name_id和prop_value_id对应的总销售量，然后对于每个prop_name_id，取销售量前30的prop_value_id及对应的销售量。最后按照prop_name_id和销售量排序输出结果。