12 ，df 高级 ：自定义函数，聚合函数( pivot

1 ，未成年人数 ：data[data[“Age”] >= 18][“Age”]

目的 ： 求未成年人数 ( 113 )实验 ： 先测试真实值是多少 if __name__ == '__main__': # 读文件 csv ： data = pd.read_csv("titanic_train.csv") # 我们需要的数据 ： cols = ["PassengerId","Pclass","Fare","Survived","Sex","Age"] data = data[cols] # 空值处理 ： 全部去掉,删除行,还剩下的数据 (714, 6) data = data.dropna(axis=0) data_age = data[data["Age"] >= 18]["Age"] print(data_age.size) data_age = data[data["Age"] < 18]["Age"] print(data_age.size) ===================================== 601 113

2 ，自定义聚合函数，求未成年人数 ： data.pivot_table

目的 ： 求每个船舱等级的未成年人数注意 ： 自定义函数，接收到的是 Series代码 ： # Author:SFL import numpy as np import pandas as pd import pandas.core.frame if __name__ == '__main__': # 读文件 csv ： data = pd.read_csv("titanic_train.csv") # 我们需要的数据 ： cols = ["PassengerId","Pclass","Fare","Survived","Sex","Age"] data = data[cols] # 空值处理 ： 全部去掉,删除行,还剩下的数据 (714, 6) data = data.dropna(axis=0) # col 是具体的数值，对于我们的 Age 来说，col 是具体的元素 def count_cld(col:pd.core.frame.Series): # col 是 Series ，每一组的数据在一起 n = 0 for i in col: if i < 18: n=n+1 return n # 聚合运算 ： 每个等级有多少未成年 res = data.pivot_table(index="Pclass",values="Age",aggfunc=count_cld) print(res) ========================================= Age Pclass 1 12.0 2 23.0 3 78.0

3 ，自定义转换函数，未成年幸存率 ： data.apply(adulorcld,axis=1)

目的 ： 查看是否成年，与是否幸存的关系思路 ： 1 ，自定义函数 ： 用是否达到 18 岁，来确定是否成年 2 ，得到新的列 ： 得到是否成年列 3 ，加入 ： 将新的列，加入到原来的数据中 4 ，聚合计算 ： 得到是否成年与是否幸存的关系代码 ： if __name__ == '__main__': # 读文件 csv ： data = pd.read_csv("titanic_train.csv") # 我们需要的数据 ： cols = ["PassengerId","Pclass","Fare","Survived","Sex","Age"] data = data[cols] # 空值处理 ： 全部去掉,删除行,还剩下的数据 (714, 6) data = data.dropna(axis=0) # col 是具体的数值，对于我们的 Age 来说，col 是具体的元素 def adulorcld(row): age = row["Age"] if age>=18: return "adult" else: return "cld" # 将数据离散化，得到是否成年列 col_adcl = data.apply(adulorcld,axis=1) # 检查数据 ： 714 个数据，没少 # print(col_adcl.size) data["adcl"] = col_adcl # 求幸存率 ： 用聚合函数 pivot_table res = data.pivot_table(index="adcl",values="Survived",aggfunc=np.mean) print(res) ========================================================= Survived adcl adult 0.381032 cld 0.539823