优化如下代码 import pandas as pd df=pd.read_csv('20200301.csv') uin=df['uin(已加密)'] var=[] for i in uin: var.append(((df[df['uin(已加密)']==i].groupby('roleid(已加密)')['在线时长(秒)'].mean()).var())/60) s = pd.Series(var, index=uin) s.to_csv('result.csv')
时间: 2023-06-27 10:03:27 浏览: 57
可以使用 Pandas 的 apply 方法来避免使用 for 循环,可以更快地完成计算。优化后的代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('20200301.csv')
var = df.groupby(['uin(已加密)', 'roleid(已加密)'])['在线时长(秒)'].mean().groupby('uin(已加密)').var() / 60
s = var.rename('var').to_frame().set_index('uin(已加密)')
s.to_csv('result.csv')
```
首先,使用 groupby 方法对数据进行聚合,计算每个用户在每个角色下的平均在线时长。然后,再次使用 groupby 方法计算每个用户的在线时长方差,并将结果除以 60。最后,将结果转换为 DataFrame,并设置索引为 uin(已加密),并将其保存为 CSV 文件。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd df = pd.read_csv('trafficflow.csv') df.head()
这段代码使用 Pandas 库读取名为 'trafficflow.csv' 的 CSV 格式文件,并将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 对象中。然后,使用 DataFrame 的 head() 方法显示前五行数据。
需要注意的是,'trafficflow.csv' 文件应该存在于当前工作目录下,否则需要提供文件的完整路径。