dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']]).mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None)), 'wind Speed'].round(1)只想要wind speed怎么改代码
时间: 2023-08-06 18:09:34 浏览: 41
你可以像这样修改代码,只保留 "wind Speed" 列:
```
dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",")
grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']])['wind Speed'].mean()
qw = grouped_df.loc[(12, slice(None))].round(1)
```
这里我们将 groupby 语句中的列表改为只包含 "month" 和 "day" 列,然后使用 `['wind Speed']` 来仅选择 "wind Speed" 列进行分组。这样,我们就只得到了 "wind Speed" 的平均值,并且不需要再使用 `.loc` 来选择列。
相关问题
data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv')
你好!要读取名为'douyin_dataset.csv'的文件,并将其存储在名为'data'的变量中,您可以使用pandas库中的read_csv()函数。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv')
```
请确保将文件 'douyin_dataset.csv' 与您的代码文件放在同一目录下,或者提供文件的完整路径。
以下是您请求的
dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]
dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]这行代码的作用是读取名为'1.csv'的csv文件,并选取最后一列的数据。通过pd.read_csv()函数读取csv文件,然后使用.iloc[]方法选择特定的列或行。在这个例子中,使用.iloc[:, -1]选取了最后一列的数据。