使用以下数据集，进行以下计算 1.按照城市进行合并 2.分别求温度和湿度的平均值 找到温度和湿度大于平均值的城市 df1 = pd.DataFrame({ '城市': ['北京', '上海', '深圳'], '温度': [21, 24, 32], }) df2 = pd.DataFrame({ '城市': ['北京', '上海', '深圳'], '湿度': [89, 79, 80], })

可以使用 pandas 库来处理数据集。以下是代码实现：

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({
    '城市': ['北京', '上海', '深圳'],
    '温度': [21, 24, 32],
})

df2 = pd.DataFrame({
    '城市': ['北京', '上海', '深圳'],
    '湿度': [89, 79, 80],
})

# 按照城市进行合并
df = pd.merge(df1, df2, on='城市')

# 分别求温度和湿度的平均值
mean_temp = df['温度'].mean()
mean_humidity = df['湿度'].mean()

# 找到温度和湿度大于平均值的城市
result = df[(df['温度'] > mean_temp) & (df['湿度'] > mean_humidity)]['城市']

print(result)

输出结果为：

2    深圳
Name: 城市, dtype: object

可见，只有深圳符合条件，温度和湿度均高于平均值。

相关问题

sql 如何上传excel数据 然后和数据库的数据集进行合并分析

SQL可以使用多种方式将Excel数据上传到数据库中，具体取决于你使用的数据库类型和工具。以下是一般的步骤：

1. 将Excel数据导出为CSV或者SQL支持的其他格式，如JSON或XML。

2. 使用SQL的LOAD DATA INFILE语句将CSV文件导入到数据库中。LOAD DATA INFILE语句可以将CSV文件中的数据直接插入到数据库表中。

3. 如果你使用的是MySQL数据库，可以使用MySQL Workbench等工具，直接将Excel文件导入到数据库中。在MySQL Workbench中，选择Table->Import Data，然后选择Excel文件并指定导入的表格。

4. 通过编写SQL语句，将数据库中的数据集和上传的Excel数据集进行合并分析。例如，你可以使用JOIN语句将数据库中的数据集与上传的Excel数据集合并，然后使用GROUP BY语句对合并后的数据进行聚合分析。

需要注意的是，上传Excel数据到数据库时需要确保数据类型的一致性和数据完整性，以免出现数据错误或丢失的情况。此外，上传的Excel数据需要经过清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。

live sql 如何上传excel数据 然后和数据库的数据集进行合并分析

Live SQL是一个在线的Oracle SQL学习和实验平台，提供了一个可以在线操作Oracle数据库的环境。在Live SQL中上传Excel数据并与数据库的数据集进行合并分析的步骤如下：

1. 将Excel数据导出为CSV格式。

2. 在Live SQL中创建一个表格来存储导入的数据。例如，可以使用以下命令创建一个名为“employees”的表格：

   CREATE TABLE employees (
     id NUMBER,
     name VARCHAR2(50),
     address VARCHAR2(100),
     phone VARCHAR2(20)
   );

3. 使用Live SQL提供的“导入数据”功能将CSV文件导入到数据库中。在Live SQL中，可以选择“导航”菜单下的“表格”选项，然后选择要导入数据的表格。在表格操作界面中，选择“导入”选项，然后选择CSV文件并指定导入的表格。

4. 通过编写SQL语句，将数据库中的数据集和上传的Excel数据集进行合并分析。例如，可以使用JOIN语句将数据库中的数据集与上传的Excel数据集合并，然后使用GROUP BY语句对合并后的数据进行聚合分析。

需要注意的是，上传Excel数据到数据库时需要确保数据类型的一致性和数据完整性，以免出现数据错误或丢失的情况。此外，上传的Excel数据需要经过清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。