编写一个 Python 函数，接受 DataFrame Age、Salary 列的第二、三和四行作为输入，并找到平均值、值的乘积
pythonpandasserver side programmingprogramming
输入 −
假设，示例 DataFrame 是，
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
输出 −
给定切片行的平均值和乘积的结果是，
平均值为 年龄 23.333333 薪水 33333.333333 乘积为 年龄 12650 薪水 35000000000000
解决方案
为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。
定义一个 DataFrame
创建一个函数，使用 iloc 函数对年龄和薪水列的第二、第三和第四行进行切片，并将其存储在结果 DataFrame 中。
df.iloc[1:4,1:]
从结果 DataFrame 计算平均值和乘积。
示例
让我们看看以下实现以获得更好的理解。
import pandas as pd
def find_mean_prod():
数据 = [[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("切分年龄和薪水列的第二、三、四行\n")
result = df.iloc[1:4,1:]
print("平均值为\n", result.mean())
print("乘积为\n", result.prod())
find_mean_prod()
输出
Id 年龄 薪水 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 切分年龄和薪水列的第二、三、四行 平均值为 年龄 23.333333 薪水 33333.333333 乘积为 年龄 12650 工资 35000000000000
