重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
首先使用分组的思想,对a列b值下的c值进行整合观察。
公司主营业务:网站设计、网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传,提高企业的竞争能力。创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化,感谢他们对我们的高要求,感谢他们从不同领域给我们带来的挑战,让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联推出贵州免费做网站回馈大家。pay = df1.groupby('*位')["c列变量名"].describe()
pay
这里想要补充的一点是其他的求分位数的方法。
其他求分位数的方法n = np.percentile(z_df['天数'],(20,40), interpolation='midpoint')
print('天数分位数',a)
这句求解分位数的代码非常灵活,可以通过修改数值而达到自由求解不同分位数的方法。
第一列被作为了索引值无法引用变量怎么办?得到描述性统计结果表如下所示,可以看到,结果的第一列被作为了索引值,导致在后续代码中想引用这个变量却无法引用。
复制索引列,新增一列变量:
cols = ['*位'] + list(df1.columns)
dangpay.index += 1
dangpay['*位'] = dangpay.index
取出来的值还是表格形式怎么办?
这个时候我想取【*位】为22的中位数值,得到的结果还是表格的形式,并不能赋值给某个变量。
因此需要对该语句加上后缀,只取其数值。只取值的情况,在变量搜索后加**.values**就好
res = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values
或者
import numpy as np
new_res = res.astype(np.int)
取出的便只是数值啦!
填补空值的部分就很简单了。这里要注意的一点是,判断是否为空的语句形式:
if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True
综合填补空值的部分为:
lis = []
for i in range (len(df1)):
if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True:#倒数第一列变量
a = df1.iloc[i,5]#第五列变量
# 取出*位数为a的中位数值
zws = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values
df1.iloc[i,-1] = int(zws)
lis.append(df1.iloc[i,-1])
print(df1.iloc[i,-1])
else:
lis.append(df1.iloc[i,-1])
print(df1.iloc[i,-1])
df1['aaa'] = lis
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