2 means=df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]).mean() 3 4 means 5 Out[11]: 6 key1 key2 7 a one 0.188304 8 two -1.203203 9 b one 0.846649 10 two -1.700835 11 Name: data1, dtype: float64 12 13 #分组后得到的Series具有一个层次化索引 14 means.unstack() 15 Out[1...
>>> df[ 'data1' ].groupby([states, years]).mean() California 2005 - 2.120793 2006 0.642216 Ohio 2005 0.282230 2006 - 1.017495 dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3、此外,你还可以将列名(可以是字符串、数字或其他Python对象)用作分组将: >>> df.groupby( 'key1' ).mean() ...
df.groupby(level=0).mean() 基于第二层索引进行分组: df.groupby(level="Type").mean()##指定第二层索引 构造一个新的df: l=[[1,2,3],[1,None,4],[2,1,3],[1,2,2]]df=pd.DataFrame(l,columns=["a","b","c"])df 返回的是汇总的和: df.groupby(by=["b"]).sum() 在汇总的过程...
count、sum、mean、median、std、var、min、max、prod、first、last -- 取到分组之后的每个组的函数运算的值 df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # #有这么一个数据 #df =DataFrame(...
groupby(),一般和sum()、mean()一起使用,如下例: 先自定义生成数组 应用groupby,分组键均为Series(譬如df[‘xx’]),实际上分组键可以是任何长度适当的数组 对分组进行迭代 对group by后的内容进行操作,可转换成字典 groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组 ...
最近用到dataframe的groupBy有点多,所以做个小总结,主要是一些与groupBy一起使用的一些聚合函数,如mean、sum、collect_list等;聚合后对新列重命名。 大纲 groupBy以及列名重命名 相关聚合函数 1. groupBy frompyspark.sqlimportRow rdd=sc.parallelize([Row(name='Alice',level='a',age=5,height=80),Row(name=...
对GroupBy对象进行分组运算/多重分组运算,如mean()非数值数据不进行分组运算 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 分组运算 grouped1=df_obj.groupby('key1')print(grouped1.mean())grouped2=df_obj['data1'].groupby(df_obj['key1'])print(grouped2.mean()) ...
result = df.groupby('C')['A'].mean() print(result) 当我们运行这段代码时,会看到以下输出: C X 1.5 Y 3.5 Name: A, dtype: float64 这表明groupby函数已经成功地计算了每个类别中 A 列的平均值。 除了计算平均值之外,我们还可以使用groupby函数来执行其他操作。例如,我们可以使用它来计算每个类别中 ...
mean 86.870968 std 17.213835 min 45.000000 20% 76.000000 40% 84.000000 50% 89.000000 60% 90.000000 80% 100.000000 max 119.000000 Name: 语文, dtype: float64 22.2 常用的统计函数 1、size： 计算行*列的值 In [2]: df.size Out[2]: 310 2、sum()：求和...
grouped_df = df.groupby('city').agg({'sales': ['sum', 'mean']}) # 查看结果 print(grouped_df) 在上面的示例中,我们首先创建了一个示例数据集,它包含了城市、销售额和日期三个字段。然后,我们将数据转化为Pandas数据框。接下来,我们对数据框按城市进行分组,并使用agg()方法对每个城市的销售额进行求...