data.groupby(['性别','是否吸烟'])['血小板‘].transform('mean').sample(5)

这是 Pandas 中的一个数据转换方法，用于计算数据的均值并将其转换为新的数据表。其中，`groupby()` 方法用于按照指定的列进行分组，`['性别','是否吸烟']` 表示按照性别和是否吸烟这两列进行分组，`['血小板']` 表示对血小板这一列进行计算。`transform()` 方法用于将指定函数应用于数据表中的每个分组或每个元素，而 `'mean'` 参数表示计算数据的均值。`sample(5)` 表示从计算出的均值数据表中随机抽取 5 行数据作为样本。

因此，这行代码的含义是：对数据表按照性别和是否吸烟这两列进行分组，计算出每个分组的血小板均值，并将其转换为新的数据表，然后从中随机抽取 5 行数据作为样本。

相关问题

python利用data.groupby()[].transform('mean')能否计算标准差

`data.groupby().transform('mean')`函数可以用于计算每组数据的均值，但是无法用于计算标准差。如果你想计算每组数据的标准差，可以使用`data.groupby().transform('std')`函数。该函数需要传入`std`参数以计算每组数据的标准差。示例代码如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                     'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                     'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                     'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]})

grouped = data.groupby(['A', 'B'])
result = grouped.transform('std')
print(result)

输出结果如下：

          C         D
0  2.828427  3.535534
1  2.828427  3.535534
2  1.414214  2.828427
3  0.000000  1.414214
4  1.414214  2.828427
5  1.414214  2.828427
6  2.121320  3.535534
7  0.000000  1.414214

可以看到，`grouped.transform('std')`函数计算了每个分组的标准差，并将结果返回。

data.groupby(data.index.to_period('W')).mean().head()

这是一个将时间序列数据按周聚合并求均值的操作。具体来说，代码中的 `data` 是一个时间序列数据对象，`data.index` 是时间序列数据的时间索引，`to_period('W')` 将时间索引转换为按周聚合的周期索引，`groupby()` 方法将数据按周期索引进行分组，`.mean()` 方法对每组数据求均值。

最终返回的是按周聚合后的均值结果，其中 `head()` 方法显示前几行数据。