pythonimport pandas as pddata = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [18, 19, 20, 21], '成绩': [80, 85, 90, 95]}df = pd.DataFrame(data)接下来,我们可以使用矢量化集成功能计算每个学生的平均成绩,并将结果添加到DataFrame中:pythondf['平均成绩'] = df['成绩'].mean()通过上述代码,我们可以看到DataFrame中新增了一列'平均成绩',其中的元素都是学生的平均成绩。这是因为使用了矢量化集成功能,我们无需逐个学生计算平均成绩,而是直接对整个'成绩'列进行操作。案例代码:统计学生平均成绩
pythonimport pandas as pddata = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [18, 19, 20, 21], '成绩': [80, 85, 90, 95]}df = pd.DataFrame(data)df['平均成绩'] = df['成绩'].mean()print(df)通过运行上述代码,我们可以看到输出结果如下:姓名 年龄 成绩 平均成绩0 张三 18 80 87.51 李四 19 85 87.52 王五 20 90 87.53 赵六 21 95 87.5可以看到,每个学生的平均成绩都被计算出来,并添加到了DataFrame中。使用矢量化集成功能的好处使用矢量化集成功能可以带来多个好处。首先,它大大简化了代码的编写和阅读,使得数据处理的过程更加清晰和简洁。其次,矢量化集成功能能够高效地处理大规模数据,提高数据处理的速度和效率。另外,矢量化集成功能还可以与其他pandas的功能和方法结合使用,进一步扩展数据处理的能力。本文介绍了pandas.DataFrame的矢量化集成功能,并通过一个案例代码说明了其用法。矢量化集成功能可以使得数据处理更加高效和简洁,能够广泛应用于数据清洗、数据转换、数据筛选、数据聚合等方面。使用矢量化集成功能可以简化代码,提高处理速度和效率,是数据分析和数据科学领域的重要工具之一。