df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] df['体重(kg)'] = pd.to_numeric(df['体重(kg)']) avg_weight = df.groupby('年级')['体重(kg)'].mean() print(avg_weight)
时间: 2023-09-18 15:13:14 浏览: 39
这段代码使用了Python的Pandas库对一个名为student的数据表进行了处理。首先,使用isin()方法过滤出年级为大一和大三的学生,并将结果存储在df变量中。接着,使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型。然后,使用groupby()方法按照年级对数据进行分组,并计算每个组中“体重(kg)”列的平均值,将结果存储在avg_weight变量中。最后,使用print()方法输出结果。
总体来说,这段代码的作用是计算年级为大一和大三的学生的平均体重。
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分析:df = student[student['年级'].isin(['大一', '大三'])] df['体重(kg)'] = pd.to_numeric(df['体重(kg)']) avg_weight = df.groupby('年级')['体重(kg)'].mean() print(avg_weight)
这段代码的作用是计算年级为大一和大三的学生的平均体重。具体实现步骤如下:
1. 使用isin()方法过滤出年级为大一和大三的学生,并将结果存储在df变量中。
2. 使用pd.to_numeric()方法将“体重(kg)”列中的数据转换为数值类型,这是因为在实际的数据集中,有些数据可能是字符串类型,需要先转换为数值类型才能进行计算。
3. 使用groupby()方法按照年级对数据进行分组,并计算每个组中“体重(kg)”列的平均值,将结果存储在avg_weight变量中。
4. 使用print()方法输出结果。
需要注意的是,这段代码只考虑了年级为大一和大三的学生,而没有考虑其他年级的学生。另外,如果“体重(kg)”列中存在缺失值,则需要先进行缺失值处理再进行计算。
df1= pd . DataFrame ([ls1,Is2]. columns = id ) df =df1.T df . columns =['数学','计算机"]
以上代码是错误的,应该修改为 df1 = pd.DataFrame([ls1, ls2], index=['数学', '计算机'], columns=id);df = df1.T。第一行代码中,使用 pd.DataFrame 创建 DataFrame 对象时应该将 ls1 和 ls2 作为元素组成的列表作为输入,同时指定行索引为 ['数学', '计算机'],列索引为 id;第二行代码中,使用 df1.T 转换为指定行列之后,再通过 df.columns = ['数学', '计算机'] 将列名修改为要求的格式。