Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...其实这和列选择一样,传入多个Series时,是列表中的列表;传入一个Series直接写就可以...
获取每个color以cut为单位的数据 gro=dal1.groupby(by = ['color','cut'])#输出结果为一个描述性数据gro 聚合函数的运用 语法: 变量.aggregate({'索引单位':处理函数}) eg: 获取分组后的统计汇总 res=gro.aggregate({#该颜色中的元素有多少个'color':np.size,#carat的最小值'carat':np.min,#price平均...
...可以看到每一个结果都是一个二元组,元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式,第二个元素是分组出的子集数据框,而对于DataFrame.groupby()得到的结果,主要可以进行以下几种操作: ●...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby(...
1.2 groupby函数的作用 groupby函数可以根据指定的一列或多列对数据进行分组,然后对每个分组应用聚合函数,如求和、计数、均值等。 1.3 agg函数的作用 agg函数是aggregate(聚合)的缩写,它用于对分组后的数据进行聚合操作,可以一次性应用多个聚合函数,对不同的列进行不同的聚合计算。 二、dataframe groupby agg函数的基本...
grouped = df.groupby('category') print(type(grouped)) print(grouped) 1. 2. 3. 输出结果 <class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'> <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x127112df0> 1. 2. grouped的类型是DataFrameGroupBy,直接尝试输出,打印是内存地址,不太直观,这里...
通过groupby对象,可以遍历所有分组,相比于在groupby之后使用aggregate、transform和filter,有时候使用for循环解决问题更简单 forsex_groupingrouped:print(sex_group) 显示结果: ('Female', total_bill tip sex smoker day time size19813.002.00Female Yes Thur Lunch212412.482.52Female No Thur Lunch210115.383.00Female...
DataFrameGroupBy.agg详解 DataFrameGroupBy.agg(arg,*args,**kwargs)[source] Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callables See also pandas.DataFrame.groupby.apply,pandas.DataFrame.groupby.transform,pandas.DataFrame.aggregate
在DataFrameGroupBy对象基础上,直接就可以进行aggregate,transform计算了 grouped.mean() 显示结果: 上面结果直接计算了按sex分组后,所有列的平均值,但只返回了数值列的结果,非数值列不会计算平均值 通过get_group选择分组 female=grouped.get_group('Female')female ...
全称:aggregate sale_data.agg({"销售数量":["sum","mean"],"单价":["sum","mean"]}) # aggregate 8 DataFrame数据透视表与交叉表 8.1 DataFrame数据透视 这个数据透视表跟Excel中的数据透视功能是一样的,也是分组计算的一种方式,只能这种方式比groupby更加方便快捷,可操作性强,灵活好用。 df.pivot_table(...
columns= ['key','data1'])#aggregate()函数的参数可以支持字符串、函数或者函数列表print(df)print(type(df))#df = df.groupby('key').aggregate(['min', np.median, max])df = df.groupby('key').sum()print(type(df))print(df) a b c ...