CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Tìm quãng đường đi được trung bình của mỗi hãng sản xuất ô tô bằng Pandas trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng thư viện Pandas trong Python để tìm quãng đường trung bình được đi của mỗi hãng sản xuất ô tô từ một file dữ liệu. Bạn sẽ thực hiện từng bước theo hướng dẫn sau.

Bước 1: Import thư viện và đọc dữ liệu

Trước tiên, mình cần import thư viện Pandas và đọc dữ liệu từ file CSV. Bạn cần chỉ định đường dẫn đến file CSV của bạn.

import pandas as pd

# Đọc dữ liệu từ file CSV
df = pd.read_csv("Đường_dẫn_đến_file.csv")

Bước 2: Tìm quãng đường trung bình được đi của mỗi hãng

Mình sẽ sử dụng Pandas để nhóm các xe theo hãng và tính trung bình của cột 'average-mileage' trong mỗi nhóm.

# Nhóm các xe theo hãng và tính trung bình của quãng đường được đi
car_manufacturers = df.groupby('company')
mileage_df = car_manufacturers['average-mileage'].mean()

Bước 3: In hết quả

Cuối cùng, mình sẽ in kết quả, tức là quãng đường trung bình được đi của mỗi hãng.

# In kết quả
print("Python Pandas in số km trung bình của từng hãng sản xuất ô tô:")
print(mileage_df)

Kết quả sẽ hiển thị số km trung bình được đi của mỗi hãng sản xuất ô tô từ tập dữ liệu.

Kết quả

Dưới đây là kết quả mà bạn có thể mong đợi:

Python Pandas in số km trung bình của từng hãng sản xuất ô tô:
company
alfa-romero      20.333333
audi             20.000000
bmw              19.000000
chevrolet        41.000000
dodge            31.000000
honda            26.333333
isuzu            33.333333
jaguar           14.333333
mazda            28.000000
mercedes-benz    18.000000
mitsubishi       29.500000
nissan           31.400000
porsche          17.000000
toyota           28.714286
volkswagen       31.750000
volvo            23.000000
Name: average-mileage, dtype: float64

Mình đã sử dụng Pandas để tính và in số km trung bình được đi của mỗi hãng sản xuất ô tô từ file dữ liệu. Kết quả này giúp bạn biết được mức tiêu thụ nhiên liệu trung bình của từng hãng ô tô trong tập dữ liệu của bạn và có thể sử dụng thông tin này để so sánh hiệu suất nhiên liệu giữa các hãng sản xuất. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu cách thực hiện nhiệm vụ này bằng Python và Pandas.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Phạm vi số float của Python

Phạm vi số float của Python

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python: NumPy trong Python

Bài tập Python: NumPy trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

TimeDelta trong Python

TimeDelta trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Bài tập Python: List trong Python

Bài tập Python: List trong Python

Bài tập Python: Cấu trúc dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Cấu trúc dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Chuỗi trong Python

Bài tập Python: Chuỗi trong Python

Bài tập Python: Hàm trong Python

Bài tập Python: Hàm trong Python

Top