입력 -
샘플 DataFrame이 다음과 같다고 가정합니다.
아이디 나이 급여0 1 27 400001 2 22 250002 3 25 400003 4 23 350004 5 24 300005 6 32 0300006 7 30 500007 9 8 2008출력 -
주어진 슬라이싱 행의 평균과 곱에 대한 결과는 다음과 같습니다.
평균은연령 23.333333연봉 33333.333333제품은연령 12650연봉 35000000000000해결책
이를 해결하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 따릅니다.
-
DataFrame 정의
-
함수를 만들고 iloc 함수를 사용하여 연령 및 급여 열의 두 번째, 세 번째, 네 번째 행을 슬라이스하고 결과 DataFrame에 저장합니다.
df.iloc[1:4,1:]
-
결과 DataFrame에서 평균과 곱을 계산합니다.
예시
더 나은 이해를 위해 다음 구현을 살펴보겠습니다.
판다를 pddef find_mean_prod()로 가져오기:데이터 =[[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("나이 및 급여 열의 두 번째, 세 번째 및 네 번째 행 분할\n") result =df.iloc[1:4 ,1:] print("평균은\n", result.mean()) print("제품은\n", result.prod())find_mean_prod() 출력
ID Age Salary0 1 27 400001 2 22 250002 3 25 43 320004 5 25 300005 6 32 300006 7 30 500007 8 28 200008 9 29 320009 10 27 23000Shiping 두 번째, 세 번째 및 네 번째 행의 나이와 월급 기분 자리 정보 23.333333Salary 33333.333333제품은연령 12650연봉 35000000000000