grouped_mean

`grouped_mean`通常是一个DataFrame对象，该对象由`groupby`和`mean`方法组合而成。`groupby`方法用于将数据按照某些条件分组，然后对每个分组进行聚合操作。聚合操作可以是`mean`，`sum`，`count`等等，用于对分组后的数据进行统计分析。最终，`grouped_mean`将返回每个分组的平均值。

例如，假设我们有一个包含“姓名”和“成绩”两列的DataFrame，我们想要按照“姓名”将数据分组，然后计算每个人的平均成绩。我们可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小明', '小红', '小明', '小红'],
        '成绩': [90, 80, 85, 95, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('姓名')
grouped_mean = grouped.mean()

这样，`grouped_mean`就是一个包含每个人平均成绩的DataFrame对象。

相关问题

def qi(value): # 根据月和日分组求平均值 grouped_df = df.groupby([df['月'], df['日']]).mean() fs_mean = grouped_df.loc[(value, slice(None)), '风速'].round(1) zf_mean = grouped_df.loc[(value, slice(None)), '降水'].round(1) # 绘制散点图 scatter = ( Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px', theme=ThemeType.ROMA)) .add_xaxis(list(fs_mean.index.get_level_values(1))) .add_yaxis("风速平均值", list(fs_mean.values)) .add_yaxis("降水平均值", list(zf_mean.values)) .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", range_text=['大', '小']), title_opts=opts.TitleOpts(title="风速降水平均值")) .render("templates/scatter1.html") )怎么能从html获取value值

可以使用 Flask 提供的 request 对象获取 GET 或 POST 请求中的参数值。在你的 Flask 视图函数中，可以使用 `request.args.get()` 方法获取 GET 请求参数的值，或使用 `request.form.get()` 方法获取 POST 请求参数的值。

例如，假设你的 HTML 模板中有一个表单，其中有一个名为 `month` 的输入框，用户在输入框中输入了一个月份值，然后提交表单时，你可以在 Flask 视图函数中使用以下代码获取这个月份值：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/my_view', methods=['POST'])
def my_view():
    month = request.form.get('month')
    # 调用 qi() 函数并传入 month 值
    qi(month)
    # 其他代码...

这样你就可以在视图函数中获取到用户在 HTML 页面中输入的 `month` 值，并将其作为参数传递给 `qi()` 函数。

index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']) grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=Order_df.groupby(['Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean()) grouped_Travel_time grouped_Travel_time.to_csv('./Data/grouped_Travel_time_20150114.csv')

这段代码使用了 Python 中的 Pandas 库，通过对 Order_df 数据集进行分组和处理，得到了一个多层次索引的数据表 grouped_Travel_time，并将其保存为 CSV 文件。其中，通过 pd.MultiIndex.from_product() 方法生成了一个由 Arrive_step、Pickup_Zone 和 Dropoff_Zone 三个变量构成的多层次索引，然后使用 groupby() 方法对这些变量进行分组，并计算 Travel_time 的平均值，最后使用 reindex() 方法将得到的结果根据多层次索引进行重构，同时使用 fill_value 参数指定了当某些组合不存在时，使用另一个分组的平均值进行填充。最后将得到的数据表使用 to_csv() 方法保存为 CSV 文件。