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Pandas -计算df中的行数以发现每天的存活率

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。

要计算DataFrame(df)中的行数以发现每天的存活率,可以使用Pandas的函数和方法来实现。具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:
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import pandas as pd
  1. 创建DataFrame: 假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含两列:日期(date)和存活状态(status),可以使用Pandas的DataFrame构造函数创建:
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df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
                   'status': ['alive', 'dead', 'alive', 'alive']})
  1. 计算每天的存活率: 首先,我们可以使用Pandas的groupby函数按日期(date)对DataFrame进行分组,然后使用count函数计算每天的行数:
代码语言:txt
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daily_count = df.groupby('date').count()

这将返回一个新的DataFrame daily_count,其中包含每天的行数。

接下来,我们可以使用Pandas的pivot_table函数将每天的行数转换为存活率。假设我们将存活状态为'alive'的行定义为存活,将存活状态为'dead'的行定义为死亡,可以使用如下代码计算存活率:

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daily_count['survival_rate'] = daily_count.apply(lambda row: row['status']['alive'] / (row['status']['alive'] + row['status']['dead']), axis=1)

这将在daily_count DataFrame中添加一个名为'survival_rate'的新列,其中包含每天的存活率。

  1. 结果展示: 最后,我们可以打印或查看daily_count DataFrame来查看每天的存活率:
代码语言:txt
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print(daily_count)

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注意:以上答案仅供参考,具体实现方式可能因实际情况而异。

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