ป้อนข้อมูล −
สมมติว่า DataFrame ตัวอย่างคือ
Id Age salary 0 1 27 40000 1 2 22 25000 2 3 25 40000 3 4 23 35000 4 5 24 30000 5 6 32 30000 6 7 30 50000 7 8 28 20000 8 9 29 32000 9 10 27 23000
ผลผลิต −
ผลลัพธ์ของค่าเฉลี่ยและผลคูณของแถวสไลซ์ที่กำหนดคือ
mean is Age 23.333333 salary 33333.333333 product is Age 12650 salary 35000000000000
วิธีแก้ปัญหา
ในการแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง
-
กำหนด DataFrame
-
สร้างฟังก์ชัน แบ่งคอลัมน์อายุและเงินเดือนแถวที่สอง สาม และสี่โดยใช้ฟังก์ชัน iloc และเก็บไว้ใน DataFrame ผลลัพธ์
df.iloc[1:4,1:]
-
คำนวณค่าเฉลี่ยและผลิตภัณฑ์จากผลลัพธ์ DataFrame
ตัวอย่าง
ให้เราดูการใช้งานต่อไปนี้เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น
import pandas as pd
def find_mean_prod():
data = [[1,27,40000],[2,22,25000],[3,25,40000],[4,23,35000],[5,24,30000], [6,32,30000],[7,30,50000],[8,28,20000],[9,29,32000],[10,27,23000]]
df = pd.DataFrame(data,columns=('Id','Age','salary'))
print(df)
print("slicing second,third and fourth rows of age and salary columns\n")
result = df.iloc[1:4,1:]
print("mean is\n", result.mean())
print("product is\n", result.prod())
find_mean_prod() ผลลัพธ์
Id Age salary 0 1 27 40000 1 2 22 25000 2 3 25 40000 3 4 23 35000 4 5 24 30000 5 6 32 30000 6 7 30 50000 7 8 28 20000 8 9 29 32000 9 10 27 23000 slicing second,third and fourth rows of age and salary columns mean is Age 23.333333 salary 33333.333333 product is Age 12650 salary 35000000000000
