df.groupby(['Animal'],as_index=False).mean() 重新构造一个数据,拥有双层索引: arrays=[['Falcon','Falcon','Parrot','Parrot'],['Captive','Wild','Captive','Wild']]index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('Animal','Type'))df=pd.DataFrame({'Max Speed':[390.,350.,30.,20.]},i...
百度试题 题目扩展库pandas中DataFrame对象groupby()方法的参数as_index=False时用来设置分组的列中的数据不作为结果DataFrame对象的index 相关知识点: 试题来源: 解析 对 反馈 收藏
grouped = df.groupby('category', as_index=False, sort=False) filtered = grouped.filter(lambda sub_df: sub_df['price'].mean() > 4) print(filtered) 1. 2. 3. 输出结果如下 四、总结 groupby的过程就是将原有的DataFrame/Series按照groupby的字段,划分为若干个分组DataFrame/Series,分成多少个组就...
groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True) 常用的几个参数解释: by: 可接受映射、函数、标签或标签列表。用于确定分组。 axis: 接受0(index)或1(columns),表示按行分或按列分。
groupby()经常与批处理函数apply()、聚合函数agg()等配合使用,实现对数据的多元处理。 groupby用法和参数介绍 groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=no_default, observed=False, dropna=True): ...
比如上面用到的消费数据集,可以使用groupby按性别和用餐时间分别计算小费数据的平均值 group_avg=tips_10.groupby(['sex','time']).mean()group_avg 显示结果: 分别查看分组之后结果的列名和行索引 group_avg.columns 显示结果: Index(['total_bill', 'tip', 'size'], dtype='object') ...
可以使用as_index参数来指定是否将分组键作为新的索引。如果as_index为True,则会将分组键作为索引;如果as_index为False,则会保留原有的索引。同样,如果想要对多个列进行不同的聚合函数并保留列名,可以使用agg函数,并将列名作为字典的key,函数名作为字典的value。
可以看到,多个分组之后返回的是MultiIndex,如果想得到一个普通的DataFrame,可以在结果上调用reset_index方法 group_avg.reset_index() 显示结果: 也可以在分组的时候通过as_index = False参数(默认是True),效果与调用reset_index()一样 tips_10.groupby(['sex','time'],as_index = False).mean() ...
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean() 输出: 所见3 :解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题 在所见 2 中我们知道,使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引,但是后来在使用 groupby.apply() 时发现,as_index 参数失去了效果。如下例...
扩展库pandas中DataFrame对象groupby()方法的参数as_index=False时用来设置分组的列中的数据不作为结果DataFrame对象的indexA.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库