精华内容
下载资源
问答
  • Python按某一列求其余列的平均值

    千次阅读 2020-09-14 11:34:09
    根据class_type对数据进行group,分别x, y, z的平均值 df = pd.DataFrame(data) #给df加上列名 df.columns = ['x','y','z','seg'] #要被group的列名 cols = ['x','y','z'] #根据哪个进行group gp_col = 'seg'

    数据格式:数组

    [x,y,z,class_type]

    [x,y,z,class_type]

    [x,y,z,class_type]

    [x,y,z,class_type]

    根据class_type对数据进行group,分别求x, y, z的平均值

    df = pd.DataFrame(data)
    #给df加上列名
    df.columns = ['x','y','z','seg']
    #要被group的列名
    cols = ['x','y','z']
    #根据哪个列进行group
    gp_col = 'seg'
    #df_mean中存储group后的结果 
    df_mean = df.groupby(gp_col)[cols].mean()

     

     
    展开全文
  • python函数列表平均值的方法:用法:mean(matrix,axis=0)其中matrix为个矩阵,axis为参数以m * n矩阵举例:axis不设置值,对 m*n 个数均值,返回个实数axis=0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵axis=1...

    推荐教程:《python视频教程》

    python如何求列表平均值?

    python函数求列表平均值的方法:

    用法:mean(matrix,axis=0)其中matrix为一个矩阵,axis为参数

    以m * n矩阵举例:

    axis不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数

    axis=0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵

    axis=1:压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵

    >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]) >>> now2 = np.mat(num1) >>> now2 matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]) >>> np.mean(now2) # 对所有元素求均值 3.5 >>> np.mean(now2,0) # 压缩行,对各列求均值 matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5]]) >>> np.mean(now2,1) # 压缩列,对各行求均值 matrix([[ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]])

    推荐相关文章:《python教程》

    展开全文
  • python求numpy中array按非零元素的平均值案例输入:numpy的array输出:的平均值arrayimport numpy as npdef non_zero_mean(np_arr):exist = (np_arr != 0)num = np_arr.sum(axis=1)den = exist.sum(axis=1...

    python求numpy中array按列非零元素的平均值案例

    输入:numpy的array

    输出:一个一维的平均值array

    import numpy as np

    def non_zero_mean(np_arr):

    exist = (np_arr != 0)

    num = np_arr.sum(axis=1)

    den = exist.sum(axis=1)

    return num/den

    如果要求按行的非零元素的平均值,把所有的 axis=1改成axis=0

    补充知识:python dataframe 统计行列中零值的个数

    1、按行统计,返回为一个series:

    (df == 0).astype(int).sum(axis=1)

    以上这篇python求numpy中array按列非零元素的平均值案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2020-06-08

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

    本文实例讲述了Python简单计算数组元素平均值的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python 环境:Python 2.7.12 x64 IDE :     Wing IDE Professional  5.1.12-1 题目:  求数组元素的平均值 实现代码: # coding:utf-8 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12] b=len(a) sum=0 print "我们测试结果:" print "数组长度为:",b for i in

    对于array,如2-D的array,如何取指定元素 设array为3*10的shape s = array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]]) 想取指定元素,下标索引即可如: >>> s[1][4] 扩展一下,若想同时取多个元素,则把行号,列号对应的元素封装成list,或者range &

    代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

    nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者

    小编想把用python将列表[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 和 列表 [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]对应相加成[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]. 代码如下: import numpy a = numpy.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]) b = numpy.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]) c = a + b print(type(c)) print(list(c)) 输出结果为:

    举个例子: q=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] 我想获取其中值等于7的那个值的下标,以便于用于其他计算. 如果使用np.where,如: q=np.arange(0,16,1) g=np.where(q==7) print q print g 运行结果是: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] (array([7]),) 显然(array([7]),)中的数字7我是没法提取出来做运算的,这是一个tuple

    是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写首先,需要分析一下要爬取的网站的结构:作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!!由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息.OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到数据库中,用来干嘛呢,作为一个地理人,还是有点用处的,这次就不说

    1. 数据类型 type() #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Yongqiang Cheng from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function from __future__ import division import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.a

    在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

    numpy array存储为.npy 存储: import numpy as np numpy_array = np.array([1,2,3]) np.save('log.npy',numpy_array ) 读取: import numpy as np numpy_array = np.load('log.npy') 运行结果: list存储为.txt 存储: list_log = [] list_log.append([1,2,3]) list_log.append([4,5,6,7])

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要讨论list和numpy.array的区别: 我们可以通过以下的代码看出二者的区别 >>import numpy as np >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>a [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>type(a

    实际中,很多数据都是存为txt文件.csv文件等,但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的.本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法. 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

    展开全文
  • 我有组数据看起来像这样201206040210 -3461.00000000 -8134.00000000 -4514.00000000-4394.00000000 0 201206040211 -3580.00000000 -7967.00000000 -4614.00000000 -7876.00000000 0 201206040212 -3031.00000000...

    我有一组数据看起来像这样201206040210 -3461.00000000 -8134.00000000 -4514.00000000

    -4394.00000000 0 201206040211 -3580.00000000 -7967.00000000 -4614.00000000 -7876.00000000 0 201206040212 -3031.00000000 -9989.00000000 -9989.00000000 -3419.00000000 0 201206040213 -1199.00000000 -6961.00000000 -3798.00000000 -5822.00000000 0 201206040214 -2940.00000000 -5524.00000000 -5492.00000000

    -3394.00000000 0

    我想从第二列到最后一列,找出最小值、最大值和平均值。

    当列被空格和-分隔时,我对如何使用split有点困惑。

    我想一旦我这样做,我就可以使用min()和max函数。我已经写了一个shell脚本来做同样的事情#!/bin/ksh

    awk '{print substr($5,2);}' data' > /data1

    sort -n data1 > data2

    tail -1 data2

    head -1 data2

    awk '{sum+=$1} END {print "average = ",sum/NR}' data2

    我只是不知道如何在python中实现这一点。谢谢

    编辑:决定用numpy来做这个。在

    展开全文
  • 这是种相当时间和资源有效的方法,它读取值并并行计算所有文件的平均值,但每次只读取行文件 – 但它会暂时读取整个第个.dat文件进入内存以确定每个文件中将有多少行和每数字.你没有说你的“数字”是整数还是...
  • 更改此行:x = (row['Total APM'])收件人:^{pr2}$这会将字符串/数字转换为实际整数,您可以使用该整数进行数值运算。在下面是代码中可能发生事情:>>> x = "1">>> sum(x)Traceback (most recent call last):...
  • Python中如何DataFrame中某一列数的日平均值? 例如df对象中close列的5日均线: 1.使用循环,采用手动计算的方式: df['close'][i-4:i+1].mean() 获取第i天的5日均线 2.对整个dataframe对象,使用rolling...
  • python函数列表平均值的方法:用法:mean(matrix,axis=0)其中matrix为个矩阵,axis为参数以m * n矩阵举例:axis不设置值,对 m*n 个数均值,返回个实数axis=0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵axis=1...
  • python函数列表平均值的方法:用法:mean(matrix,axis=0)其中matrix为个矩阵,axis为参数以m * n矩阵举例:axis不设置值,对 m*n 个数均值,返回个实数axis=0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵axis=1...
  • 我有一个数据框,我想计算扩展平均值超过一列(quiz_score),但需要按两个不同列(userid和week)进行分组.数据如下所示:data = {"userid": ['1','1','1','1','1','1','1','1', '2','2','2','2','2','2','2','2'],\...
  • 目前,它正在获取所有中所有值的平均值:def average_column (csv):f = open(csv,"r")average = 0Sum = 0row_count = 0for row in f:for column in row.split(','):n=float(column)Sum += nrow_count += 1ave...
  • 输出:的平均值array import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr != 0) num = np_arr.sum(axis=1) den = exist.sum(axis=1) return num/den 如果要求按行的非零元素的平均值,把...
  • python函数列表平均值的要领:用法:mean(matrix,axis=0)个中matrix为个矩阵,axis为参数以m * n矩阵举例:axis不设置值,对 m*n 个数均值,返回个实数axis=0:紧缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵axis=1...
  • 我想做个函数,它可以找到两件事:平均得分(满分100%),其中正面=1,反面=0他们为了得到这个分数而玩游戏数量是否可以为n设置动态函数?在import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame({'Users': ...
  • 诶,且慢~求一列数据的平均值当然很简单,但是,现实中我们求平均值,往往还附加了很多前提条件:忽略某类条件后求平均值,分多种类别求平均值……是不是情况超多?今天,木木老师将分享3个平均值函数的应用,看完你...
  • 我正在计算我保存在文件夹中的大约50个excel文件的x、y和z列的平均值和标准值。每个excel文件的第一列有x值,第二列有y值,第三列有z值。我使用这个脚本,但它一直给我错误。所有文件都保存为“.xls”。如果你们能帮...
  • 近日需要对excelcsv文件进行处理,取某银行历年股价均值方差等系列数据文件构成很简单,部分如下所示总共有接近七千行数据,主要工作就是将其中股价数据提取出来,放入个数组之中,然后利用numpy...
  • 输出:的平均值array import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr != 0) num = np_arr.sum(axis=1) den = exist.sum(axis=1) return num/den 如果要求按行的非零元素的平均...
  • 试题 算法训练 求和求平均值 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述  从键盘输入10个浮点数,出它们和以及平均值,要求用函数实现 输入格式  测试数据输入一定会满足格式。  1 10 (1行10...
  • 我使用以下代码来获得薪水大于某个阈值的人的平均年龄.dataframe.filter(df['salary'] > 100000).agg({"avg": "age"})列的年龄是数字(浮点数),但我仍然收到此错误.py4j.protocol.Py4JJavaError: An error ...
  • Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。DataFrame数据格式fillna方式实现groupby方式实现DataFrame数据格式以下是数据存储形式:fillna方式实现1、按照industryName1列...
  • Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1、按照...
  • 生信(五)awk取某一列的平均值

    千次阅读 2018-11-02 11:38:46
    怎么第四列的平均数呢? Python版本 我们可以用几行Python代码解决,比如这样: 其耗时: R版本 用R来做计算也是很适合的,比如像这样: 其耗时: awk版本 awk用行代码就可以解决问题,像这样(注意耗时):...
  • Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。DataFrame数据格式fillna方式实现groupby方式实现DataFrame数据格式以下是数据存储形式:fillna方式实现1、按照industryName1列...
  • 我有下个DataFrame:data=pd.read_csv('anual.csv', parse_dates='Fecha', index_col=0)dataDatetimeIndex: 290 entries, 2011-01-01 00:00:00 to 2011-12-31 00:00:00Data columns (total 12 columns):HR 2...
  • /前言/前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中一列数据并其最大和最小值,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路。...
  • 根据我对你问题的理解,听起来你有一些文件,你想把每的平均值取到第600行,然后重复多次,直到没有更多的数据为止。所以在第600行,你平均0-600行,在1200行你平均600到1200行。在模除法是种在每600行命中...
  • #需求:分数的平均值和总和 #1、导入包 import pandas as pd s = pd.read_excel(r"D:\pythonProject\Pandas玩转Excel-" r"源代码\代码\019\Students.xlsx",index_col="ID") #2、择需要计算的 temp = s[["Test_1...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5
收藏数 87
精华内容 34
关键字:

python求一列的平均值

python 订阅