# <class 'pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy'> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 可以使用size()方法检查每个组中的样本数量。 print(grouped.size()) # species # setosa 50 # versicolor 50 # virginica 50 # dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 计算平均值,最小值,最大值,总和等 通过mean()...
排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最...
input_data[导入数据] groupby[按需求分组] sum[求和] mean[求平均] end[结束] start --> input_data input_data --> groupby groupby --> sum sum --> mean mean --> end 具体步骤 导入需要的库和数据 importpandasaspd# 创建示例数据data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar'],'B...
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构,类似于一个二维表格。DataFrame对象的平均值可以通过使用pandas库中的mean()函数来计算。 在计算DataFrame对象的平均值之前,可以使用groupby()函数对DataFrame进行分组操作。groupby()函数可以根据指定的列或条件将DataFrame分成多个...
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: ...
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 # ...
df.groupby('A').mean()#mean是取平均值 df.groupby('A').sum()#sum是求和 df.groupby(['A']).first()#取第一个出现的数据 df.groupby(['A']).last()#取最后一个出现的数据 也可以按照多组进行分组 df.groupby(['A','B']).sum() ...
# 计算年龄列数据的平均值、最大值、最小值等统计信息 df['age'].mean() # 计算平均值 df['age'].max() # 计算最大值 df['age'].min() # 计算最小值 除了对整个列进行汇总和统计计算外，我们还可以对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合计算。这可以通过使用`groupby()`函数来实现。...
groupby(['category', 'sub_category']).mean() print(result) 输出: values category sub_category A X 30.0 Y 30.0 B X 20.0 Y 50.0 3. 聚合操作 可以使用 agg() 方法对每个组应用不同的聚合函数。 # 按照 'category' 列分组,并计算总和和均值 result = df.groupby('category').agg({'values': ...
].mean()print("筛选后的数据：")print(filtered_df)print("每个地区的平均销售额：")print(mean_sales)在上述案例中，我们使用DataFrame创建了一个销售数据表格，并对数据进行了筛选和分析。通过使用条件筛选操作，我们筛选出销售额大于12000的数据行。然后，使用groupby()方法根据地区进行分组，并计算每个地区的销售...