pandas小费问题中，如何做：查询抽烟男性中人均消费大于15的数据

假设pandas DataFrame名为data，其中包含以下列：'sex'（性别，包含'Male'和'Female'），'smoker'（是否抽烟，包含'Yes'和'No'），'total_bill'（总账单），'tip'（小费）。

可以使用以下代码查询抽烟男性中人均消费大于15的数据：

data[(data['sex'] == 'Male') & (data['smoker'] == 'Yes')].groupby('sex')['total_bill', 'tip'].mean()[data['total_bill'] / data['tip'] > 15]

该代码使用了以下步骤：

1. 使用data[(data['sex'] == 'Male') & (data['smoker'] == 'Yes')]筛选出抽烟男性的数据。
2. 使用.groupby('sex')['total_bill', 'tip'].mean()计算男性的平均总账单和小费。
3. 使用[data['total_bill'] / data['tip'] > 15]筛选出人均消费大于15的数据。

相关问题

Pandas中可以通过query方法查询数据对吗

是的，在Pandas中可以使用query方法查询数据。

query方法可以将字符串表达式作为参数，该表达式可以包含列名称、运算符、常数和布尔运算符。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，我们可以按以下方式查询数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df.query('A > 1')

在上面的代码中，我们使用query方法查询'A'列中大于1的数据，得到的结果是：

   A  B
1  2  5
2  3  6

query方法还可以使用@符号引用Python变量。例如，我们可以按以下方式查询数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

min_value = 2

df.query('A > @min_value')

在上面的代码中，我们使用query方法查询'A'列中大于min_value变量的值，得到的结果是：

   A  B
1  2  5
2  3  6

因此，query方法可以方便地查询数据，使我们更加高效地进行数据分析。

pandas中查看年龄数据大于100的数据

假设有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一个名为`age`的列，你可以使用以下代码来查看年龄数据大于100的数据：

df[df['age'] > 100]

上述代码中，`df['age'] > 100`返回一个布尔数组，其中值为True表示该行的年龄大于100，否则为False。将该布尔数组用作索引，即可返回DataFrame中所有年龄数据大于100的数据。