溫馨提示×

您好，登錄后才能下訂單哦！

密碼登錄×
登錄注冊(cè)×
其他方式登錄
點(diǎn)擊 登錄注冊(cè) 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》

iloc在數(shù)據(jù)聚合函數(shù)中的應(yīng)用實(shí)例

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 13:17:27 來源：億速云 閱讀：84 作者：小樊 欄目：編程語言

iloc 是 pandas 庫中的一個(gè)函數(shù)，用于基于整數(shù)位置的索引來選擇數(shù)據(jù)。雖然它通常不直接用于數(shù)據(jù)聚合函數(shù)，但我們可以結(jié)合使用 groupby 和 agg 函數(shù)，以及 iloc 來選擇特定的聚合結(jié)果。

以下是一個(gè)應(yīng)用實(shí)例：

假設(shè)我們有一個(gè)名為 df 的 DataFrame，其中包含以下數(shù)據(jù)：

import pandas as pd

data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'C': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

現(xiàn)在，假設(shè)我們想要對(duì)列 ‘B’ 和 ‘C’ 進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的平均值。但是，我們只對(duì)第一組（即 ‘A’ 列中值為 ‘foo’ 的行）的平均值感興趣。

我們可以使用以下代碼來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)：

# 使用 groupby 和 agg 函數(shù)進(jìn)行聚合
grouped = df.groupby('A').agg({'B': 'mean', 'C': 'mean'})

# 使用 iloc 選擇第一組的平均值
result = grouped.iloc[0]

print(result)

輸出：

B    1.0
C    3.0
Name: foo, dtype: float64

在這個(gè)例子中，我們首先使用 groupby 函數(shù)對(duì) ‘A’ 列進(jìn)行分組，然后使用 agg 函數(shù)計(jì)算 ‘B’ 和 ‘C’ 列的平均值。最后，我們使用 iloc 函數(shù)選擇第一組（即 ‘A’ 列中值為 ‘foo’ 的行）的平均值。

向AI問一下細(xì)節(jié)

免責(zé)聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長郵箱：is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào)，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實(shí)，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。

AI
助
手