文章 2023-08-05 来自:开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(七)

4.4 行的访问4.4.1 通过索引进行访问l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) print() # pr...

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(七)
文章 2023-08-05 来自:开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(五)

3.17.1 分组# 根据 class_id 进行分组 grouped = data.groupby(by='class_id') # 获取 class_id 为1的组 print(grouped.get_group(1))# 根据 class_id 与 gender 进行分组 grouped = data.groupby(by=['class_id', 'gender']) # # 获取 cl....

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(五)
文章 2023-08-05 来自:开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(四)

3.10 std() ---- 标准差总体标准差是反映研究总体内个体之间差异程度的一种统计指标。总体标准差计算公式:S = ∑ ( X i − X ˉ ) 2 n S=\sqrt{\frac{\sum\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}}{n}}S=n∑(Xi−Xˉ)2由于总体标准差计算出来会偏小,所以采用( n − d d o f ) (n-ddof)(n−ddof)的....

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(四)

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