首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

(使用pandas解决SQL问题)从给定的pandas数据帧中,找到四舍五入为2位小数的请求的总体接受率

从给定的pandas数据帧中,找到四舍五入为2位小数的请求的总体接受率,可以通过以下步骤来解决:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个示例的pandas数据帧:
代码语言:txt
复制
data = {'Request': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Acceptance': [0.876, 0.934, 0.789, 0.912, 0.956]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用pandas的round函数将接受率四舍五入为2位小数:
代码语言:txt
复制
df['Acceptance'] = df['Acceptance'].round(2)
  1. 计算四舍五入后接受率的总体接受率:
代码语言:txt
复制
total_acceptance = df['Acceptance'].mean()

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'Request': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Acceptance': [0.876, 0.934, 0.789, 0.912, 0.956]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Acceptance'] = df['Acceptance'].round(2)

total_acceptance = df['Acceptance'].mean()

总体接受率是四舍五入为2位小数的请求的平均接受率。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas基础:在pandas对数值四舍五入

便于演示,创建下面简单示例数据集: import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需小数。...ceil()方法可以接受一个或多个输入值。以下两种方法返回相同结果: 在上面的代码,注意df.apply()接受函数作为其输入。...将数值四舍五入到最接近千位数 pandas round()方法实际上允许输入负数。负输入指定小数点左侧位置数。...用不同条件对数据框架进行取整 round()方法decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

10.1K20

关于pyecharts可视化中国经济、人口等数据

其次通过pandas处理数据问题,在pandas进行数据清洗转换汇总过滤不是不可能,但学习曲线有点长,因此采用read_sql,通过数据库来进行数据转换,某些地方还是用到了pandas透视表 再次数据需要在...pandas、numpy和list之间不断转换,以适配图表数据格式要求。...关于数据网上下载一份中国各省市自治区1950-2010年总体情况表,只保留了14个字段11个指标,通过基于某些计算要求,新加了一张省市自治区名称转换表,以实现map功能和基于行政区划统计。...: 标记区域配置项 # EffectOpts:涟漪特效配置项 # AreaStyleOpts:区域填充样式配置项 # SplitAreaOpts:分隔区域配置项 ''' 数据情况,考虑到pandas数据处理不便...,还是使用了标准数据库方式 ------------------------------------------------------ 表名称:chinaeconomy 中国各省市自治区1950-2010

1.1K20
  • Pandas 秘籍:1~5

    数据是所需输出时,只需将列名放在一个单元素列表。 更多 在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。 为了解决这个问题,您可以先将所有列名保存到列表变量。...之所以可行,是因为数据集中所有点最大精度是四个小数位。 步骤 2 将楼层除法运算符//应用于数据所有值。 实际上,当我们除以小数时,它是将每个值乘以100并截断任何小数。...对于所有数据,列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言,数据可能由具有不同数据类型列组成。 在内部,Pandas 将相同数据类型列一起存储在块。...在分析期间,可能首先需要找到一个数据组,该数据组在单个列包含最高n值,然后该子集中找到最低m基于不同列值。...(SQL)直接数据处理数据

    37.5K10

    1w 字 pandas 核心操作知识大全。

    notebook使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # 解决 plt 中文显示问题 mymac plt.rcParams...数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 各种不同来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # CSV文件...connection_object) # SQL表/数据读取 pd.read_json(json_string) # JSON格式字符串,URL或文件读取。...df.corr() # 返回DataFrame各列之间相关性 df.count() # 返回非空值每个数据数字 df.max() # 返回每列最高值...(":","-") 12.replace 将指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式) replace传入正则表达式,才叫好用; 先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用

    14.8K30

    Zipline 3.0 中文文档(三)

    如果你使用分钟数据运行,那么这将计算这些天分钟数,考虑到提前收盘和当前时间,并在这些分钟集合上应用转换。returns不接受任何参数,将返回给定资产日回报。...数据进行排序,以解决时间戳冲突(1710) 将基准数据雅虎换成了谷歌财经(1812) 黄金和白银期货合约只在特定月份交易(1779) 修复了使用时区感知时间时 TradingCalendar...如果你使用分钟数据运行,那么这将计算那些天分钟数,考虑到提前关闭和当前时间,并在这些分钟上应用转换。returns不接受参数,将返回给定资产日回报。...如果你使用分钟数据运行,那么这将计算那些天数分钟数,考虑到提前收盘和当前时间,并在这些分钟集合上应用变换。returns不接受任何参数,将返回给定资产日回报。...累积风险修正 贝塔 使用每日算法回报和基准,而不是年化平均回报。 波动 使用样本标准差代替总体标准差。 波动是其他计算输入,因此这个变化影响夏普和信息比率计算。

    61220

    强烈推荐Pandas常用操作知识大全!

    数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 各种不同来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # CSV...文件 pd.read_table(filename) # 分隔文本文件(例如CSV) pd.read_excel(filename) # Excel文件 pd.read_sql(query..., connection_object) # SQL表/数据读取 pd.read_json(json_string) # JSON格式字符串,URL或文件读取。...返回均值所有列 df.corr() # 返回DataFrame各列之间相关性 df.count() # 返回非空值每个数据数字 df.max()...(":","-") 12.replace 将指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式) replace传入正则表达式,才叫好用;- 先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用

    15.9K20

    如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...Pandas.Series 方法可用于列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...ignore_index参数设置 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”列值作为系列传递。序列索引设置数据索引。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

    27230

    精通 Pandas:6~11

    sql.py:它是类和函数集合,用于使能够试图与数据库无关关系数据检索数据。 讨论如下: PandasSQL:这是将 PandasSQL 连接基类。...:这将获取给定框架 SQL 数据库表架构。 read_sql_table(..):这将 SQL DB 表读入数据。 read_sql_query(..):这会将 SQL 查询读取到数据。...read_sql(..):这将 SQL 查询/表读入数据。 to_sql(..):此操作将数据存储记录写入 SQL 数据库。...更正式地讲,它可以定义构建使用可调参数来提高预测性能自适应程序实践。 它是人工智能一个子领域。 我们可以根据他们要解决问题类型来分离机器学习程序。 这些问题被适当地称为学习问题。...Kaggle 是针对机器学习问题竞争平台。 Kaggle 背后想法是使对使用数据解决预测分析问题感兴趣公司将其数据发布到 Kaggle 上,并邀请数据科学家提出针对其问题建议解决方案。

    3.1K10

    Python 数学应用(二)

    然后,我们可以使用后验信念执行相同积分,以检查在给定这些新信息情况下,转化至少 33%概率。 在这个示例,我们将看到如何使用贝叶斯技术根据我们假设网站新信息更新先验信念。...关于在网络中找到路径问题还有一些相关问题,比如旅行推销员问题和路线检查问题。在旅行推销员问题中,我们找到一个循环(同一个节点开始和结束路径),访问网络每个节点,总权重最小(或最大)。...pandas 支持 CSV、Excel(xls 或 xlsx)、JSON、SQL、Parquet 和 Google BigQuery 加载和存储数据。...这个z临界值结果 1.96,四舍五入到 2 位小数。也就是说,我们可以有 95%把握,标准正态分布随机数值在-z和z*之间。类似地,99%置信临界值 2.58(四舍五入到 2 位小数)。...高显著性表明我们更加确信我们得出结论是正确,但这并不意味着这确实是情况。事实上,这个配方中找到结果就是证据;我们使用样本实际上是均值2.5,标准差0.35总体抽取

    25800

    Pandas 秘籍:6~11

    然后,我们使用此信息每个状态任何单一总体均值中找到最大标准差数。...不幸是,至少在这种情况下,Pandas 按字母顺序我们排序了几个月。 我们可以通过将Month数据类型更改为分类变量来解决问题。 分类变量将每列所有值映射一个整数。...在本秘籍,我们使用stack方法将数据重组整齐形式。 操作步骤 首先,请注意,状态名称位于数据索引。 这些状态正确地垂直放置,不需要重组。 问题是列名。...比较特朗普总统和奥巴马总统支持 了解concat,join和merge之间区别 连接到 SQL 数据库 介绍 可以使用多种选项将两个或多个数据或序列组合在一起。...连接到 SQL 数据库 要成为一名认真的数据分析师,几乎可以肯定,您必须学习一些 SQL。 世界上许多数据都存储在接受 SQL 语句数据

    34K10

    利用Pandas数据过滤减少运算时间

    当处理大型数据集时,使用 Pandas 可以提高数据处理效率。Pandas 提供了强大数据结构和功能,包括数据过滤、筛选、分组和聚合等,可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153行和3列Pandas数据,其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我创建了一个名为meshnumpy数组,它保存了我最终想要得到等间隔Span数据。最后,我决定对数据进行迭代,以获取给定时间戳(代码17300),来测试它运行速度。...代码for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内平均Elevation值。我问题是: 过滤数据并计算单个迭代平均Elevation需要603毫秒。...sqlite数据库,并使用SQL进行join操作。

    10410

    Pandas 数据分析技巧与诀窍

    Pandas一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。 在本文中,我将向您展示一些关于Pandas使用技巧。...1 数据生成 通常,SQL数据科学初学者很难轻松访问用于实践SQL命令大型示例数据库文件(. db或.sqlite)。...2 数据操作 在本节,我将展示一些关于Pandas数据常见问题提示。 注意:有些方法不直接修改数据,而是返回所需数据。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 数据获取已排序样本...我们有用户用分数解决不同问题历史,我们想知道每个用户平均分数。找到这一点方法也相对简单。

    11.5K40

    如何 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

    Spark 学起来更难,但有了最新 API,你可以使用数据来处理大数据,它们和 Pandas 数据用起来一样简单。 此外,直到最近,Spark 对可视化支持都不怎么样。...我觉得你可以直接使用托管云解决方案来尝试运行 Spark。...作为 Spark 贡献者 Andrew Ray 这次演讲应该可以回答你一些问题。 它们主要相似之处有: Spark 数据Pandas 数据非常像。...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据是不可变。不允许切片、覆盖数据等。...Parquet 文件 S3 ,然后 SageMaker 读取它们(假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark MLLib)。

    4.4K10

    panda python_12个很棒Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

    在本文结尾,读者可以找到文中提到代码JupyterNotebook。  NumPy开始:  NumPy是使用Python进行科学计算基本软件包。...它返回在特定条件下值索引位置。这差不多类似于在SQL使用where语句。请看以下示例演示。  ...Pandas非常适合许多不同类型数据:  具有异构类型列表格数据,例如在SQL表或Excel电子表格  有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。  ...以下是Pandas优势:  轻松处理浮点数据和非浮点数据缺失数据(表示NaN)  大小可变性:可以DataFrame和更高维对象插入和删除列  自动和显式数据对齐:在计算,可以将对象显式对齐到一组标签...将数据分配给另一个数据时,在另一个数据中进行更改,其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题,可以使用copy()函数。

    5.1K00

    如何重构你时间序列预测问题

    这样做好处是,框架可能会有所不同,需要在数据准备和建模方法上有所不同。 关于同一问题不同观点模型可能会数据输入获取不同信息,从而导致由不同方式产生巧妙预测。...注意:下载文件包含一些问号(“?”)字符,在使用数据集之前必须将其删除。在文本编辑器打开文件并删除“?”字符。也删除该文件任何页脚信息。 下面的例子将数据集加载Pandas系列。...问题被定义给定最低温度前一天,摄氏度,最小值,精确到5度。...给定前一天最低温度(摄氏度),目标是预测温度冷,,热(分别为0,1,2)。...问题定义是:给定从前一天最低日温度,以摄氏度单位,预测未来7天最低日温度。

    2.7K80

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    分析角度来看,pandas 提供了多种功能,其中最引人注目的是对描述性统计信息集成支持,这些功能可以使您解决许多类型问题。...这是过程乐趣一部分。 您正在冒险解决最初问题,同时获得有关正在使用数据渐进洞察力。 这些见解可能会导致您提出新问题,更确切问题,或者意识到您最初问题不是需要提出实际问题。...时间序列模型通常会利用时间自然单向排序,以便将给定时间段值表示以某种方式过去值而不是将来得出。...描述性统计 描述性统计信息是聚合给定数据函数,通常该数据集表示单个变量(单变量数据总体或样本。 他们描述了集中趋势数据集和形式度量,以及变异性和分散性度量。...-2e/img/00168.jpeg)] 可以使用.size属性找到数据大小。

    8.3K10

    SQLPandas、Spark:窗口函数3种实现

    导读 窗口函数是数据库查询一个经典场景,在解决某些特定问题时甚至是必须。...既然窗口函数这个名字源于数据库,那么我们就援引其在数据定义。下图源于MySQL8.0官方文档,标黄高亮一句介绍可知:窗口函数是用与当前行有关数据行参与计算。...注:row_number、rank和dense_rank具体区别可参考历史文章:一文解决所有MySQL分类排名问题。...总体来看,SQL和Spark实现窗口函数方式和语法更为接近,而Pandas虽然拥有丰富API,但对于具体窗口函数功能实现上却不尽统一,而需灵活调用相应函数。...---- 最后,感谢清华大学出版社本公众号读者赞助《数据科学实用算法》一本,截止本周五(4月16日)早9点,公众号后台查看分享最多前3名读者随机指定一人,中奖读者将在【小数志】读者微信群公布,若还未加群可在公众号菜单

    1.5K30

    pandas数据分析输出excel产生文本形式存储百分比数据,如何处理?

    但遇到一个问题:当我老板和同事们打开 excel 文件时,发现百分比数值无法正常显示,提示“文本形式存储数据”。 ? 想让此类百分比数值正常显示,我该怎么办呢? ?...解决思路: 1、必须自己身上找解决方案。在工作,当我们需要输出文档给团队查阅,必须自己文档质量负责,而非要求或期望我老板和同事来处理。 2、立即生效、简单好用笨办法。...如果单个文件此类“文本形式存储数据”较多,或你需要频繁输出该类文件,那么当然更好做法是:直接优化脚本,根源上解决问题。...但实际情况是,数据统计分析输出,通常有多个子表构成,所以还是得用回 to_excel() 吖! 2、多个子表,束手无措,作出取舍 我搜了非常多网页,尚未找到直接解决问题方法。...在这种情况下,我只能从以下2个结果中二选一: 显示百分数,打开 excel 表格时有异常提示:以文本形式存储数据(即现状) 显示小数,打开excel 表格时无异常提示 想要显示小数,则直接注释掉脚本

    3.1K10
    领券