Pandas进阶 提升数据分析技能的代码(3)

Pandas进阶

8. 数据分组和聚合

分组和聚合数据对于总结信息至关重要，如计算按性别分组的平均收入，示例如下所示。

# 按分类变量对数据分组并计算平均值
titanic_df.groupby('Sex')['Survived'].mean()

9. 创建新列

# 基于现有列创建新列
titanic_df['total_relative'] = titanic_df['SibSp'] + titanic_df['Parch']

创建新列可以让你从数据中获得更多的信息，例如此示例中的总亲属人数。

10. 使用Pandas进行数据可视化

Pandas与Matplotlib等可视化库无缝集成，可通过可视化快速而轻松地探索数据。

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制“Age”列的直方图
plt.hist(titanic_df['Fare'],bins = 40)
plt.show()

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