要按国家分组,首先需要有一个包含国家信息的数据集。假设我们有一个名为 data
的数据集,其中包含以下列:Country
(国家)、Variety
(品种)、Price
(价格)和Rating
(评分)。
下面是一个示例代码,演示如何按国家分组并计算每个国家的前10个品种的平均价格和平均评分:
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 按国家分组并计算平均价格和平均评分
grouped_data = data.groupby('Country').apply(lambda x: x.nlargest(10, 'Price').mean())
# 重置索引并重新命名列
grouped_data = grouped_data.reset_index().rename(columns={'Price': 'Average Price', 'Rating': 'Average Rating'})
# 打印结果
print(grouped_data)
此代码使用了 pandas
库来读取数据集,按国家分组,并使用 nlargest
函数选择每个分组中的前10个最大值。然后,使用 mean
函数计算平均价格和平均评分。
最后,使用 reset_index
函数重置索引,并使用 rename
函数重新命名列。
请根据你的实际数据集和需求进行适当的修改。
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