role=travel.groupby("Age")可根据年龄抓数据，如何抓指定年龄的数据呢？
请问Python中如何用groupby抓取指定列指定值的数据？
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threenewbee 2019-10-25 23:04关注travel.groupby('Age').filter(lambda x: x['Age'] == 你要的年龄)
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- 2019-11-23 22:10回答 2 已采纳 df.shape[1] 可以得到列数 df.iloc[:, [n]] 第n列
- 2022-02-28 16:09回答 4 已采纳 读入list,split之后按需取用或者用pandas库进行读入 import os with open('./pastebin.txt', 'r') as ori: list1 = []
- 2021-07-17 22:56回答 1 已采纳 没办法直接修改txt文件中指定行指定列的内容。只有读取整个txt文件的内容为二维列表，循环列表修改之后再整个写回文件中给你个例子，解答代码如下：（如有帮助，望采纳！谢谢! 点击我这个回答右上方的【采纳
- 2021-10-25 19:21pandas库是Python进行数据清洗的强大工具，其DataFrame数据结构提供了丰富的功能，如merge、join、groupby等。 四、数据分析 数据分析阶段，我们通常会用到numpy库进行数值计算，pandas库进行数据操作，以及统计学...
- 2021-09-08 15:08回答 3 已采纳 读取pandas中数据列开头以"AA"形式的数据，使用字符串方法startswith作为掩码选取即可。示例： import pandas as pd df=pd.DataFrame({'number
- 2019-11-02 23:15回答 3 已采纳 可以直接 ``` x = [0] * 55 ``` 我记得这个特性在我初学 python 的时候很多教程都是强调过的哈哈哈哈
- 2022-03-25 18:10回答 3 已采纳 写成这样：d=date.groupby('账卡号')['余额'].sum().to_frame(name='余额').reset_index()print(d)
- 2022-11-30 15:51在本实例中，"Python自动办公实例-Python分类汇总278张Excel表中的数据.zip" 是一个关于使用Python进行自动化办公的项目，主要聚焦于处理大量Excel表格数据的分类和汇总工作。这个压缩包可能包含一系列的Python脚本...
- 2023-01-03 09:38回答 2 已采纳 可以使用内置函数 max() 和列表推导式来找到某指定列的最大值及其行索引。示例代码如下： # 定义二维列表 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 定
- 2019-10-22 22:49回答 2 已采纳 建议：变量名尽量不要和关键字或内部函数相同，你用list当变量名很容易出问题 import numpy as py arr=np.array([[0,0,0,0,0,0,1,0] ,[1,1,0
- 2022-02-14 15:21回答 5 已采纳 import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data/newly_confirmed_cases_daily.csv') num=df.Akita.sum() pr
- 2020-06-27 22:47例如，可以使用`groupby()`函数按国家或地区分组数据，计算累计确诊、治愈和死亡病例。同时，可能还会运用到`matplotlib`或`seaborn`库进行基本的统计描述，如平均值、中位数、标准差等。 最后，数据可视化是将复杂...
- 2024-07-12 17:01.房东的猫的博客 特点递归：通常用递归实现，或者使用栈来模拟递归过程。内存占用低：在有大量分支的情况下，内存占用比广度优先搜索低。适合目标较深的情况：如果目标节点距离起始节点较深，DFS能更快找到目标。适用场景需要遍历...
- 2020-12-07 14:11weixin_39605004的博客 经过一段时间的学习，总结一下目前所学知识，在用python进行数据分析的过程中所用到的函数及分析过程。第一步 导入包常用的包有以下这些：1.用于处理数据的包import pandas as pdimport numpy as nppandas 和numpy...
- 2024-06-28 21:40average_sales_by_type = data.groupby('Product_Type')['Sales'].mean() print(average_sales_by_type) # 绘制每种产品类型的平均销售额 average_sales_by_type.plot(kind='bar') plt.title('Average Sales by ...
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