如何在pandas里将excel的age(按10岁以下、10-19、20-45、46-59、60以上分组,注意忽略age的缺失值)每一组做获救比例分析
时间: 2024-01-26 14:01:40 浏览: 27
可以使用`pd.cut`函数对年龄进行分组,然后按照分组后的数据进行获救比例分析。
下面是完整代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照年龄分组
bins = [0, 10, 20, 45, 60, float('inf')]
labels = ['10岁以下', '10-19岁', '20-45岁', '46-59岁', '60岁以上']
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
# 按照年龄分组进行获救比例分析
age_group = df.groupby('age_group')
age_stats = age_group.agg({'survived': ['sum', 'count']})
age_stats.columns = ['survived_num', 'total_num']
age_stats['survival_rate'] = age_stats['survived_num'] / age_stats['total_num']
print(age_stats)
```
其中,`bins`定义了年龄分组的阈值,`labels`定义了每个分组的名称。`pd.cut`函数会返回一个Series对象,表示每个人所属的年龄分组,将其赋值给`df['age_group']`列。然后按照`age_group`列进行获救比例分析。
相关问题
age(按10岁以下、10-19、20-45、46-59、60以上分组,注意忽略age的缺失值)每一组做获救比例分析
可以使用`pd.cut`函数对年龄进行分组,然后按照分组后的数据进行获救比例分析。
下面是完整代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照年龄分组
bins = [0, 10, 20, 45, 60, float('inf')]
labels = ['10岁以下', '10-19岁', '20-45岁', '46-59岁', '60岁以上']
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
# 按照年龄分组进行获救比例分析
age_group = df.groupby('age_group')
age_stats = age_group.agg({'survived': ['sum', 'count']})
age_stats.columns = ['survived_num', 'total_num']
age_stats['survival_rate'] = age_stats['survived_num'] / age_stats['total_num']
print(age_stats)
```
其中,`bins`定义了年龄分组的阈值,`labels`定义了每个分组的名称。`pd.cut`函数会返回一个Series对象,表示每个人所属的年龄分组,将其赋值给`df['age_group']`列。然后按照`age_group`列进行获救比例分析。
python的pandas导出excel
使用Python的pandas库可以方便地将数据导出为Excel文件。首先,您需要安装pandas库。然后,您可以使用以下代码将DataFrame对象导出为Excel文件:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# 导出Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
上述代码首先创建了一个DataFrame对象,然后使用`to_excel`函数将其导出为名为"output.xlsx"的Excel文件。您可以通过设置`index`参数来决定是否将行索引导出到Excel文件中。
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