【小练习】红白葡萄酒案例3_通过查询进行数据分组

该博客通过分析`winequality_edited.csv`数据集,探讨了酒精含量是否影响葡萄酒的评级。通过查询数据,将样本分为酒精含量低于中位数的低酒精组和高于或等于中位数的高酒精组,计算两组的平均质量评级,从而得出结论。

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问题 :酒精含量越高的葡萄酒获得的评级更高吗?

要回答这个问题,请使用 query 创建两组葡萄酒样本:

  1. 低酒精(酒精含量低于中值的样本)
  2. 高酒精(酒精含量高于或等于中值的样本)

然后,找到每组的平均质量评级。

代码:

# 加载 `winequality_edited.csv`
import pandas as pd

df = pd.read_csv('winequality_edited.csv')

# 获取酒精含量的中位数

med = df['alcohol'].median()

# 选择酒精含量小于中位数的样本
low_alcohol = df.query('alcohol<@med')
# 选择酒精含量大于等于中位数的样本
high_alcohol = df.query('alcohol>=@med')
# 确保这些查询中的每个样本只出现一次
num_samples = df.shape[0]

num_samples == low_alcohol['quality'].count() + high_alcohol['quality'].count() # 应为真

# 获取低酒精含量组和高酒精含量组的平均质量评分,并进行比较判断
low_alcohol['quality'].mean()  <  high_alcohol['quality'].mean()

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