如何计算数据集中rest_type为dining和cafe的rate列均值？

Python Pandas 实现 #

先构造数据集并筛选目标类别，再计算均值：

import pandas as pd

# 构造数据集
data = {
    'rate': [3.4, 4, 3, 3.4, 4, 3, 4.4, 4, 3],
    'rest_type': ['dining', 'casual', 'cafe', 'delivery', 'mexian', 'italian', 'indian', 'south_indian', 'cafe']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选rest_type为'dining'或'cafe'的数据，计算rate均值
target_types = ['dining', 'cafe']
mean_rate = df[df['rest_type'].isin(target_types)]['rate'].mean()

print(mean_rate)  # 输出结果为3.2

isin(target_types)用来匹配目标类别，筛选后提取rate列调用mean()即可得到均值。

SQL 实现 #

假设数据存储在名为restaurants的表中，执行以下查询语句：

SELECT AVG(rate) AS avg_rate
FROM restaurants
WHERE rest_type IN ('dining', 'cafe');

IN关键字指定要匹配的类别，AVG(rate)直接计算符合条件的rate列均值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikas Sharma