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

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。

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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(2)将平均之后的windspeed放入csv文件怎么写

您可以使用 pandas 库中的 `to_csv()` 方法将数据写入 CSV 文件。以下是代码示例：

grouped_df.to_csv('output.csv', index=True, header=True)

此代码将 `grouped_df` 中的数据写入名为 `output.csv` 的文件中，并在文件中包含列名和行索引。如果您只想写入一个特定的列，请使用以下代码：

qw.to_csv('output.csv', index=True, header=['wind Speed'])

此代码将 `qw` 列中的数据写入名为 `output.csv` 的文件中，并在文件中包含列名和行索引。

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：

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