Đầu vào -
Giả sử, DataFrame mẫu là,
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
Đầu ra -
Kết quả cho giá trị trung bình và tích của các hàng cắt đã cho là,
mean is Age 23.333333 salary 33333.333333 product is Age 12650 salary 35000000000000
Giải pháp
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ làm theo các cách tiếp cận dưới đây.
-
Xác định DataFrame
-
Tạo một hàm, cắt các hàng thứ hai, thứ ba và thứ tư của các cột tuổi và lương bằng cách sử dụng hàm iloc và lưu trữ nó trong kết quả DataFrame.
df.iloc[1:4,1:]
-
Tính giá trị trung bình và sản phẩm từ DataFrame kết quả.
Ví dụ
Hãy cùng chúng tôi xem cách triển khai sau để hiểu rõ hơn.
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() Đầu ra
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