提取a列b值下的c值

首先使用分組的思想，對a列b值下的c值進行整合觀察。

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pay = df1.groupby('*位')["c列變量名"].describe()
pay

這里想要補充的一點是其他的求分位數(shù)的方法。

其他求分位數(shù)的方法

n = np.percentile(z_df['天數(shù)'],(20,40), interpolation='midpoint')
print('天數(shù)分位數(shù)',a)

這句求解分位數(shù)的代碼非常靈活，可以通過修改數(shù)值而達到自由求解不同分位數(shù)的方法。

第一列被作為了索引值無法引用變量怎么辦？

得到描述性統(tǒng)計結(jié)果表如下所示，可以看到，結(jié)果的第一列被作為了索引值，導致在后續(xù)代碼中想引用這個變量卻無法引用。

解決辦法：

復制索引列，新增一列變量：

cols = ['*位'] + list(df1.columns)
dangpay.index += 1
dangpay['*位'] = dangpay.index

取出來的值還是表格形式怎么辦？

這個時候我想取【*位】為22的中位數(shù)值，得到的結(jié)果還是表格的形式，并不能賦值給某個變量。

解決辦法：

因此需要對該語句加上后綴，只取其數(shù)值。只取值的情況，在變量搜索后加**.values**就好

res = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values

或者

import numpy as np
new_res =  res.astype(np.int)

取出的便只是數(shù)值啦！

填補空值的部分就很簡單了。這里要注意的一點是，判斷是否為空的語句形式：

if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True

綜合填補空值的部分為：

lis = []
for i in range (len(df1)):
    if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True:#倒數(shù)第一列變量
        a = df1.iloc[i,5]#第五列變量
        # 取出*位數(shù)為a的中位數(shù)值
        zws = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values
        df1.iloc[i,-1] = int(zws)
        lis.append(df1.iloc[i,-1])
        print(df1.iloc[i,-1])
    else:
        lis.append(df1.iloc[i,-1])
        print(df1.iloc[i,-1])
df1['aaa'] = lis

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當前名稱：python中如何提取a列b值下的c列對應(yīng)值中位數(shù)？-創(chuàng)新互聯(lián)
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