Рассчитать среднее значение столбца x, если столбец y соответствует критериям, для каждого значения y
Нет, вложенные формы запрещены.
Это выражается в DTD HTML 4.01 как:
- http: // www. w3.org/TR/html4/interact/forms.html#h-17.3
Это означает . FORM имеет обязательный начальный тег, обязательный конечный тег и может содержать что-либо в% блок или SCRIPT, за исключением других FORM.
XML DTD не так выразительны, как SGML DTD, поэтому в XHTML это правило указывается только в человекообразном тексте спецификации:
форма не должна содержать других элементов формы.
blockquote>- http://www.w3.org/TR/xhtml1/#prohibitions
HTML 5 не является SGML-приложением и не имеет официального машиносчитываемого описания языка. Он также выражает это правило в тексте:
Модель контента:
Содержимое потока, но без потомков элемента формы.
blockquote>
3 ответа
Вы имеете в виду это?
df[df['Z']>1].loc[:,'Z'].mean(axis=0)
или
df[df['Z']>1]['Z'].mean()
Не знаю, правильно ли я понял твой вопрос, но ты имеешь в виду следующее:
import pandas as pd
import numpy as np
data=[9,2,3,4,5,6,7,8]
columns = ['A', 'B', 'C', 'D','E']
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5),columns=columns)
fd=pd.DataFrame(data,columns=['Z'])
df=pd.concat([df,fd], axis=1)
print('df = \n', str(df))
anyGreaterThanOne = (df[columns] > 1).any(axis=1)
print('anyGreaterThanOne = \n', str(anyGreaterThanOne))
filtered = df[anyGreaterThanOne]
print('filtered = \n', str(filtered))
Zmean = filtered['Z'].mean()
print('Zmean = ', str(Zmean))
Результат:
df =
A B C D E Z
0 -2.170640 -2.626985 -0.817407 -0.389833 0.862373 9
1 -0.372144 -0.375271 -1.309273 -1.019846 -0.548244 2
2 0.267983 -0.680144 0.304727 0.302952 -0.597647 3
3 0.243549 1.046297 0.647842 1.188530 0.640133 4
4 -0.116007 1.090770 0.510190 -1.310732 0.546881 5
5 -1.135545 -1.738466 -1.148341 0.764914 -1.140543 6
6 -2.078396 0.057462 -0.737875 -0.817707 0.570017 7
7 0.187877 0.363962 0.637949 -0.875372 -1.105744 8
anyGreaterThanOne =
0 False
1 False
2 False
3 True
4 True
5 False
6 False
7 False
dtype: bool
filtered =
A B C D E Z
3 0.243549 1.046297 0.647842 1.188530 0.640133 4
4 -0.116007 1.090770 0.510190 -1.310732 0.546881 5
Zmean = 4.5
Использование словарного понимания:
res = {col: df.loc[df[col] > 1, 'Z'].mean() for col in df.columns[:-1]}
# {'A': 9.0, 'B': 5.0, 'C': 8.0, 'D': 7.5, 'E': 6.666666666666667}
Установки, используемые для выше:
np.random.seed(0)
data = [9,2,3,4,5,6,7,8]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5),columns=['A', 'B', 'C', 'D','E'])
fd = pd.DataFrame(data, columns=['Z'])
df = pd.concat([df, fd], axis=1)