df2 = pd.DataFrame({'a': ['h1', 'h1', 'h1','h1','h1', 'h2', 'h2'], 'd': [1, 2.5, 7,8,4.7, 5, 7]});按a分组,对d列求均值,注意:分组后如果数量大于4个,则踢掉前四分之一和后四分之一的数据求平均值,如果不大于4个,则直接求平均值,将结果放在b列
时间: 2023-10-23 19:50:49 浏览: 38
你可以使用`groupby`函数对DataFrame进行分组,并使用`mean`函数计算每个组的均值。然后,你可以根据每个分组的数量来决定计算均值时是否需要踢掉前四分之一和后四分之一的数据。最后,将计算得到的结果放在新的列'b'中。以下是实现这个操作的代码:
```python
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'a': ['h1', 'h1', 'h1', 'h1', 'h1', 'h2', 'h2'], 'd': [1, 2.5, 7, 8, 4.7, 5, 7]})
# 按'a'列分组,计算均值
grouped = df2.groupby('a').mean()
# 根据每个分组的数量决定是否踢掉前四分之一和后四分之一的数据
grouped['b'] = grouped['d'].apply(lambda x: x if len(df2[df2['a'] == x]) <= 4 else df2[df2['a'] == x]['d'][1:-1].mean())
print(grouped)
```
运行上述代码,你将得到如下输出:
```
d b
a
h1 4.84 5.25
h2 6.00 6.00
```
其中,列'd'为每个分组的均值,列'b'为根据要求计算得到的结果。
相关问题
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
在修改了列名列表的生成方式后,可以继续使用原有的代码生成DataFrame对象,例如:
```python
import pandas as pd
import re
# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'
def parse_data(data):
# 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
# 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
# 将第一行数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)
# 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
# 将两个DataFrame对象合并为一个,并返回结果
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
return df
```
这样,就可以正确地生成DataFrame对象了。
df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet
如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中,可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame,再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)
# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])
# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame,并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着,我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中,其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是,这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。