jupyter读取训练集数据并统计数据量、字段数量、分样本数量(flag字段分组汇总)、查看call_cnt字段的最大值和最小值 筛选出通话时长小于等于500,且大于100的用户,计算其平均年龄
时间: 2024-04-08 15:33:47 浏览: 9
首先,您需要将训练集数据加载到Jupyter Notebook。您可以使用Pandas库处理和分析数据是一种可能的现方法:
```python
import pandas as pd
# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train_dataset.csv')
# 统计数据量和字段数量
num_rows = df.shape[0] # 数据量,即行数
num_cols = df.shape[1] # 字段数量,即列数
# 分样本数量(flag字段分组汇总)
sample_counts = df.groupby('flag').size()
# 查看call_cnt字段的最大值和最小值
max_call_cnt = df['call_cnt'].max()
min_call_cnt = df['call_cnt'].min()
# 筛选出通话时长小于等于500,且大于100的用户
filtered_df = df[(df['call_cnt'] <= 500) & (df['call_cnt'] > 100)]
# 计算筛选后用户的平均年龄
average_age = filtered_df['age'].mean()
```
请确保将代码中的"train_dataset.csv"替换为您实际的训练集文件名,并根据您的数据集调整列名和筛选条件。
相关问题
请读取训练集数据并统计数据量、字段数量、分样本数量(flag字段分组汇总)、查看call_cnt字段的最大值和最小值 ##筛选出通话时长小于等于500,且大于100的用户,计算其平均年龄 ##重新编码(将年龄大于70岁的编码为2,将年龄小于等于70岁的编码为1)
好的,以下是修改后的代码来完成您的要求:
```python
import pandas as pd
# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train_dataset.csv')
# 统计数据量和字段数量
data_count = len(df)
field_count = len(df.columns)
# 分样本数量(flag字段分组汇总)
sample_count = df.groupby('flag').size()
# 查看call_cnt字段的最大值和最小值
max_call_cnt = df['call_cnt'].max()
min_call_cnt = df['call_cnt'].min()
# 筛选通话时长小于等于500,且大于100的用户
filtered_df = df[(df['call_time'] <= 500) & (df['call_time'] > 100)]
# 计算筛选后用户的平均年龄
average_age = filtered_df['age'].mean()
# 重新编码年龄
df['age_encoded'] = df['age'].apply(lambda x: 2 if x > 70 else 1)
```
请将`train_dataset.csv`替换为您实际的训练集数据文件名。以上代码将读取数据集并进行统计、分组汇总、筛选、计算和重新编码操作,您可以根据需要进行修改和扩展。
mysql 统计字段数量后求最大值
可以使用以下 SQL 语句来实现:
SELECT MAX(cnt) FROM (SELECT COUNT(*) AS cnt FROM 表名 GROUP BY 统计字段名) AS t;
其中,表名是需要统计的表的名称,统计字段名是需要统计的字段的名称。这个 SQL 语句会先按照统计字段分组,然后统计每个分组中的记录数量,最后求出这些数量的最大值。