sentences = df.groupby(['user_id'])['creative_id'].agg(lambda x: x.tolist()).tolist() CPU times: user 4.13 s, sys: 64 ms, total: 4.2 s Wall time: 4.2 s %%time sentences = df.groupby(['user_id'])['creative_id'].
我们可以使用groupby函数和agg函数来实现这一点: result = df.groupby('A').agg({'C': lambda x: ';'.join(x)}) print(result) 当我们运行这段代码时,会看到以下输出: C A X M;N Y M;N 这表明groupby函数和agg函数已经成功地对 A 列进行了分组,并将每组中 C 列的值用分号隔开。 总之,groupby...
df.groupby('animal').apply(lambda subf: subf['size'][subf['weight'].idxmax()]) 1. 与agg不同,apply可以对DataFrame数据的每一列做操作。上面代码利用了lambda函数,和idxmax函数。lambda函数是一个匿名函数,即没有函数名的函数,idxmax函数会返回最大值第一次出现的索引值。 上述代码首先利用groupby把df...
...基础概念 groupby 方法 groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组,从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...它可以接受多种类型的参数,如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg,我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数,极大地提高了数据处理的灵活性和...
['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':np.random.randn(8),'D':np.random.randn(8)})# 对'A'列进行分组,并过滤出'C'列和大于0的组grouped=df.groupby('A').filter(lambdax:x['C'].sum()...
lambda函数是一种匿名函数,可以在一行代码中定义简单的函数。它通常用于需要临时定义函数的场景,不需要使用def关键字来定义函数名称。 在Pandas的groupby函数中,可以通过应用多个lambda函数来对分组后的数据进行不同的操作。这些lambda函数可以用于计算统计指标、筛选数据、进行数据转换等。 下面是一个示例代码,展示了...
DataSet引入了更丰富的、更容易使用的API操作。这些操作是基于High Level抽象的,而且基于实体类的操作,例如:进行groupBy、agg、select、sum、avg、filter等操作会容易很多。 性能优化 使用DataFrame和DataSet API在性能和空间使用率上都有大幅地提升。 DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的,会使用Catalyst生...
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({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) ...
data.groupby(['性别','是否吸烟'])['血小板计数']. transform('mean').sample(5) (2)使用apply方法聚合数据 apply方法类似于agg方法,能够将函数应用于每一列. data.groupby(['性别','是否吸烟'])['血小板计数'].apply( np.mean) 四、Pandas数据读取与存储 (1)读取csv文件 Pandas读取csv文件的格式: rea...
agg_name team A [Eric, Tony] B [Tony, Tom] # 去重后输出列表长度:nunique pd.DataFrame(tmp.groupby('team')['name'].nunique()).rename(columns={'name':'num'}) num team A 2 B 2 # 使用apply() 合并输出上述2个结果 tmp.groupby('team', as_index=False).apply(lambda x: pd.Series...