Итак, я создал этот фрейм данных ...
survey = pd.DataFrame(data=[[ 6893 , 'F' , 23 , 'Mar' , 57126.33 ] ,
[ 4198 , 'F' , 57 , 'Res' , 43911.31 ] ,
[ 6265 , 'M' , 43 , 'Mar' , 48624.71 ] ,
[ 4900 , 'D' , 54 , 'Mar' , 54350.30 ] ,
[ 6704 , 'M' , 44 , 'Res' , 35071.43 ] ,
[ 9109 , 'D' , 53 , 'Res' , 47676.86 ] ,
[ 4528 , 'F' , 24 , 'Man' , 42470.49 ] ,
[ 6785 , 'M' , 44 , 'Res' , 52408.86 ] ,
[ 3356 , 'F' , 57 , 'Man' , 35537.07 ] ,
[ 7469 , 'D' , 54 , 'Man' , 46918.93 ] ,
[ 1434 , 'F' , 67 , 'Res' , 50906.68 ] ,
[ 8219 , 'D' , 22 , 'Mar' , 48797.58 ] ,
[ 1207 , 'M' , 60 , 'Man' , 45230.00 ] ,
[ 2362 , 'F' , 55 , 'Man' , 44164.64 ] ,
[ 3542 , 'F' , 42 , 'Res' , 48144.46 ] ,
[ 1277 , 'F' , 37 , 'Mar' , 49506.02 ] ,
[ 9538 , 'M' , 43 , 'Man' , 54627.42 ] ,
[ 7313 , 'D' , 62 , 'Man' , 59909.78 ] ,
[ 9064 , 'M' , 35 , 'Mar' , 49802.22 ] ,
[ 4725 , 'F' , 23 , 'Res' , 55224.95 ] ,
[ 2103 , 'M' , 33 , 'Mar' , 46075.63 ] ,
[ 7076 , 'M' , 54 , 'Mar' , 43206.42 ] ,
[ 9743 , 'F' , 43 , 'Res' , 39168.57 ] ,
[ 5148 , 'M' , 59 , 'Res' , 42171.72 ] ,
[ 4771 , 'M' , 64 , 'Man' , 60375.02 ] ,
[ 6096 , 'F' , 27 , 'Man' , 66510.43 ] ,
[ 1088 , 'F' , 56 , 'Res' , 43423.36 ]],
columns = ['SSID' , 'Gender' , 'Age' , 'Department' , 'Salary'])
Я хочу использовать метод фильтра для расчета средней зарплаты для сотрудников старше 50 лет.
I использовал ...
def filterf (x):
return x['Age']. median () > 50
survey.groupby('Salary').filter(filterf).median()
Но это не совсем то, что я ищу. Мысли?