numpy中求满足特定两种条件的某一列的平均值

可以使用numpy库中的条件索引和mean()函数来实现这个操作。具体代码如下：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 求满足条件的某一列的平均值
col = 1  # 要求平均值的列数
mean = np.mean(arr[arr[:, col] > 3][:, col])  # 满足条件1：第col列的值大于3；满足条件2：所有列的值在同一行
print(mean)

这个代码可以求出二维数组中第2列大于3的元素所在行的第2列的平均值。你可以根据实际问题进行修改。

相关问题

numpy修改csv中某一列的值

可以使用numpy的loadtxt函数读取csv文件，然后使用numpy的切片方式修改某一列的值，最后使用numpy的savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件中。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1)

# 修改第二列的值
data[:, 1] = data[:, 1] * 2

# 保存修改后的数据
np.savetxt('data_modified.csv', data, delimiter=',', header='col1,col2,col3', comments='')

在这个示例代码中，我们首先使用loadtxt函数读取名为data.csv的文件，该文件以逗号为分隔符，并跳过了第一行（因为第一行通常是表头）。然后，我们使用切片方式修改第二列的值，将其乘以2。最后，我们使用savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件，命名为data_modified.csv，并指定逗号为分隔符，以及表头和注释信息。

需要注意的是，如果csv文件中包含字符串等非数字类型的数据，需要修改代码以正确读取和处理这些数据。

pandas删除列中带有特定值的某一列

如果你想要删除某一列中带有特定值的行，可以使用pandas的drop函数结合布尔索引来实现。具体来说，可以先将该列中等于特定值的行设为NaN，然后再使用dropna函数删除这一列。以下是示例代码：

import numpy as np

# 假设数据框名为df，要删除名为"column_name"且值为"特定值"的列
df.loc[df['column_name'] == '特定值', 'column_name'] = np.nan
df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)

其中，np.nan是pandas中表示缺失值的一种方式，loc函数用来选出符合条件的行和列，subset参数指定了要删除缺失值的列，inplace参数指定是否在原数据框上进行操作，True表示在原数据框上进行操作。