擅长:python、mysql、java
<p>是的,这就像。。这就是为什么数据帧是一种东西。你知道吗</p>
<pre><code>Hour_list = [1,2,2,2]
avg_occupancy = [0,5,9,5]
avg_absences = [0,4,5,7]
Room_config= ['config_a001', 'configa002', 'configa003', 'configa004']
</code></pre>
<p>把它们放在熊猫身上:</p>
<pre><code>import pandas as pd
data = pd.DataFrame(dict(Hour_list = Hour_list, avg_occupancy = avg_occupancy, avg_absences = avg_absences, Room_config = Room_config))
</code></pre>
<p>将他们分组:</p>
<pre><code>hour_groups = data.groupby('Hour_list')
</code></pre>
<p>现在你可以做任何事情-你可以计算汇总数据,或者只是遍历所有的时间:</p>
<pre><code>for hour, hour_data in hour_groups:
do_stuff(hour_data)
</code></pre>
<p>对于您的后续问题,您可以采取以下方法进行计算:</p>
<pre><code>mean_data = hour_groups[['avg_occupancy', 'avg_absences']].agg('mean')
mean_data['count'] = hour_groups['avg_occupancy'].count()
</code></pre>
<p>然后,您可以通过<code>.loc</code>和逻辑测试选择索引为9(即9小时)的行。你知道吗</p>
<pre><code>mean_data.loc[mean_data.index == 9, :]
</code></pre>
<p><code>, :</code>部分告诉pandas返回满足<code>mean_data.index == 9</code>测试的任何行的所有列。你知道吗</p>