DataFrame Age、Salary列の2行目、3行目、4行目を入力として受け入れるPython関数を記述し、値の平均と積を求めます
入力 −
サンプルのDataFrameが
であると仮定します。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
出力 −
与えられたスライス行の平均と積の結果は、
mean is Age 23.333333 salary 33333.333333 product is Age 12650 salary 35000000000000
解決策
これを解決するために、以下のアプローチに従います。
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DataFrameを定義する
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関数を作成し、iloc関数を使用して年齢と給与の列の2行目、3行目、4行目をスライスし、結果のDataFrameに保存します。
df.iloc[1:4,1:]
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結果のDataFrameから平均と積を計算します。
例
理解を深めるために、次の実装を見てみましょう。
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() 出力
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
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