Question

因此，我想创建一个表，该表显示平均值，std偏差并计算导入的CSV数据文件中两个变量的所有缺失值。 csv文件如下所示：

Group   Var1   Var2 
1       10     100
1       NA     200
2       30     NA
2       40     NA
3       50     500
3       60     600

因此，我的程序将导入此CSV文件，然后使用大熊猫生成一张表，该表显示平均值，标准偏差并计算缺失值，同时按组号对它们进行汇总。我正在寻找看起来像这样的输出：

Variables    Missing Values    Group 1     Group 2     Group 3
Var1         1                 mean1(sd1)  mean2(sd2)  mean3(sd3)
Var2         2                 mean1(sd1)  mean2(sd2)  mean3(sd3)

Answer 1

使用：

$jsonArray = json_decode($json);
echo $jsonArray->GoldPrice->AUD->bid;

输出：

$jsonArray = json_decode($json, true);
echo $jsonArray['GoldPrice']['AUD']['bid'];

Answer 2

您可以使用以下代码完成

WPF

以上操作全部使用数据帧的>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> >>> df = pd.DataFrame([ ... [1, 10, 100], ... [1, np.nan, 200], ... [2, 30, np.nan], ... [2, 40, np.nan], ... [3, 50, 500], ... [3, 60, 600]]) >>> >>> df.columns = ["Group", "Var1", "Var2"] >>> >>> groupCol = "Group" >>> nan_df = df.isna().groupby(groupCol).sum().transpose() >>> nan_df.columns = ['Missing Values'] >>> std_df = df.groupby(groupCol).std().round(3).transpose() >>> mean_df = df.groupby(groupCol).mean().round(3).transpose() >>> # get mean and standard deviation into one column >>> for i in range(len(mean_df.columns)): ... mean_df.loc[:, mean_df.columns[i]] = mean_df[mean_df.columns[i]].astype(str)+'('+std_df[std_df.columns[i]].astype(str)+')' ... >>> # change the column names >>> mean_df.columns = ["Group "+ str(each_group) for each_group in mean_df.columns] >>> # add missing value data >>> mean_df = mean_df.join(nan_df) >>> mean_df Group 1 Group 2 Group 3 Missing Values Var1 10.0(nan) 35.0(7.071) 55.0(7.071) 1 Var2 150.0(70.711) nan(nan) 550.0(70.711) 2 >>>方法。只需一点操作，您就可以轻松获得所需格式的数据。

Python Pandas：为导入的数据集计算均值，标准偏差和计数缺失值

2 个答案: