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  • 2在data数据内外插入5条数据,用于下面计较数据表age列的平均值。3新建个php文件,定名为test.php,在文件内利用header()方式设置文件执行编码为utf8。4在test.php文件内,利用new mysqli经由过程数据库账号、暗码...

    新建一个test数据库,在数据库里建立一张data表,内外有三个字段,id、username、age。

    8d421b7ce98a4f5168a1c65fd0877b61.png2

    在data数据内外插入5条数据,用于下面计较数据表age列的平均值。

    c0a342e331760261d506e9bd0ced6289.png3

    新建一个php文件,定名为test.php,在文件内利用header()方式设置文件执行编码为utf8。

    dcc368459d011ceba3e99603d4dd3aa8.png4

    在test.php文件内,利用new mysqli经由过程数据库账号、暗码、名称毗连数据库,并利用set_charset设置获取数据的编码为utf8,再利用if语句判定当毗连数据库不当作功时,输犯错误信息。

    e7eb350b7dcb535c2224f2b4ae8e227c.png5

    在test.php文件内,编写查询数据库的sql语句,在sql语句中,利用avg()方式求age列的平均值。

    3b070ef583a9185a08d88c0b60da100f.png6

    在test.php文件内,利用query()方式执行sql语句查询数据库,将获得的数据资本利用fetch_all()方式转换为二维数据,并经由过程echo把平均值输出在页面上。

    1b9192f789d6060287aa97197d245c92.png7

    在浏览器执行test.php文件,查看输出的成果。可见,当作功实现了输出age列的平均值,平均值为20。

    33e5a33ba096429f18a861acefc02eca.png

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  • 对于以下数据帧:StationID HoursAhead BiasTempSS0279 0 10SS0279 1 20KEOPS 0 0KEOPS 1 5BB 0 5BB ...

    对于以下数据帧:StationID HoursAhead BiasTemp

    SS0279 0 10

    SS0279 1 20

    KEOPS 0 0

    KEOPS 1 5

    BB 0 5

    BB 1 5

    我想买一些像:StationID BiasTemp

    SS0279 15

    KEOPS 2.5

    BB 5

    我知道我可以写这样的脚本来得到想要的结果:def transform_DF(old_df,col):

    list_stations = list(set(old_df['StationID'].values.tolist()))

    header = list(old_df.columns.values)

    header.remove(col)

    header_new = header

    new_df = pandas.DataFrame(columns = header_new)

    for i,station in enumerate(list_stations):

    general_results = old_df[(old_df['StationID'] == station)].describe()

    new_row = []

    for column in header_new:

    if column in ['StationID']:

    new_row.append(station)

    continue

    new_row.append(general_results[column]['mean'])

    new_df.loc[i] = new_row

    return new_df

    但我想知道熊猫身上是否有更直截了当的东西。

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  • 对于以下数据帧:StationID HoursAhead BiasTempSS0279 0 10SS0279 1 20KEOPS 0 0KEOPS 1 5BB 0 5BB ...

    对于以下数据帧:

    StationID HoursAhead BiasTemp

    SS0279 0 10

    SS0279 1 20

    KEOPS 0 0

    KEOPS 1 5

    BB 0 5

    BB 1 5

    我想得到类似的东西:

    StationID BiasTemp

    SS0279 15

    KEOPS 2.5

    BB 5

    我知道我可以编写这样的脚本来获得所需的结果:

    def transform_DF(old_df,col):

    list_stations = list(set(old_df['StationID'].values.tolist()))

    header = list(old_df.columns.values)

    header.remove(col)

    header_new = header

    new_df = pandas.DataFrame(columns = header_new)

    for i,station in enumerate(list_stations):

    general_results = old_df[(old_df['StationID'] == station)].describe()

    new_row = []

    for column in header_new:

    if column in ['StationID']:

    new_row.append(station)

    continue

    new_row.append(general_results[column]['mean'])

    new_df.loc[i] = new_row

    return new_df

    但我想知道大熊猫是否有更直接的东西.

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  • 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...

    根据我对你问题的理解,听起来你有一些文件,你想把每一行的平均值取到第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

    模除法是一种在每600行命中一次平均值的方法,而不必使用单独的变量来计算循环了多少行。另外,我使用Numpy Array Slicing来创建原始数据的视图,只包含数据集中的第4列。在

    这个例子应该做你想做的,但是它完全没有经过测试。。。我对numpy也不是很熟悉,所以有一些更好的方法可以做到这一点,如其他答案所述:import numpy as np

    #loads file and places it in array

    data = np.loadtxt('244UTZ10htz.txt', delimiter = '\t', skiprows = 2)

    shape = np.shape(data)

    data_you_want = data[:,3]

    daily_averages = list()

    #creates array for u wind values

    for i,d in enumerate(data_you_want):

    if (i % 600) == 0:

    avg_for_day = np.mean(data_you_want[i - 600:i])

    daily_averages.append(avg_for_day)

    你可以修改上面的例子,把平均数写到一个新文件中,而不是像我一样把它附加到一个列表中,或者把日均数列表写到你想要的任何文件中。在

    另外,这里有一个Python解决方案,只使用CSV库。它还没有经过太多的测试,但理论上应该可以工作,而且对于刚接触Python的人来说可能相当容易理解。在

    ^{pr2}$

    希望这有帮助!在

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    分类汇总是先对数据清单中数据进行分类,...使用分类汇总数据列表,每一列数据都要有列标题。Excel使用列标题来决定如何创建数据组以及如何计算总和。在数据列表中,使用分类汇总来求定货总值并创建简单分类汇...
  • 如上图所示的txt文件,我想用C++提取每一行的信息,例如第一行前两个浮点型,最后一个整型分别保存至变量中,最后可以实现,我对每一列的使用,比如求最后一列的平均值,保存的时候我希望保存成浮点型数据。...
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空空如也

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如何计算一列数据的平均值