如何 select 数据框中一列的每个类别？
How to select every category of a column in a data frame?
我有一个类似这样的数据框。
我想通过分组和聚合计算每个food_category的co2_emission的方差和标准差。而且必须是这种格式
print(food_consumption.____(____)['co2_emission'].agg([____]))
这是我到目前为止所做的
print(food_consumption. .....(....)['co2_emission'].agg([np.var(food_consumption['co2_emission'], ddof=1),np.sqrt(np.var(food_consumption['co2_emission'], ddof=1))]))
我必须 select 名为 food_category 的列的每个类别。怎么做？
因为 pandas Series.var and Series.std 默认 ddof=1 将它们传递给 agg:
print(food_consumption.groupby('food_category')['co2_emission'].agg(['var','std']))
我有一个类似这样的数据框。
我想通过分组和聚合计算每个food_category的co2_emission的方差和标准差。而且必须是这种格式
print(food_consumption.____(____)['co2_emission'].agg([____]))
这是我到目前为止所做的
print(food_consumption. .....(....)['co2_emission'].agg([np.var(food_consumption['co2_emission'], ddof=1),np.sqrt(np.var(food_consumption['co2_emission'], ddof=1))]))
我必须 select 名为 food_category 的列的每个类别。怎么做？
因为 pandas Series.var and Series.std 默认 ddof=1 将它们传递给 agg:
print(food_consumption.groupby('food_category')['co2_emission'].agg(['var','std']))