df.groupby(by="a").sum() 把NA也当成了一个分组: df.groupby(by="a",dropna=False).sum() 3 小结 官网给的examples虽然简单,不过对groupby机制解释很透彻。 只是对于 groupby 之后得到的对象的解释很少,比如输出的对象是什么(就是groupby对象),这个对象可以用来干嘛(构造我们想要的数据框,可以用来画图、制表...
# 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、平均值和最大值计算 df.agg(['sum', 'mean', 'max'])['ag...
Result = data.groupby(by='企业名称', as_index=False).sum() # .sum() 表示对所有可加总的字段做加总聚合 Result 1. 2. 3. 观察上述结果,可以发现聚合后认缴出资额(万元)中的值已经是每个分组内数值的和,而且已经按该列中数值的大小排好序,这是因为sort参数的生效。另外,在上述代码中我们主动设置了...
所见2 :解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题 所见3 :解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题 所见4 :groupby函数的分组结果保存成DataFrame groupby的函数定义: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) by...
一旦我们有了分组后的DataFrameGroupBy对象,我们就可以应用聚合函数来计算每个分组的统计量。以下是一些常用的聚合函数: count():计算每个分组中的非缺失值数量 sum():计算每个分组的总和 mean():计算每个分组的平均值 median():计算每个分组的中位数 min():计算每个分组的最小值 ...
DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,asindex=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,...) 参数说明 by :确定组 axis:axis=1表示行,axis=0表示列,默认值为0 level:表示索引层级,默认无 as_index:布尔型,默认为True sort:对组进行排序,布尔型,默认为True group_...
df.groupby(ser,axis=1).sum()# axis =1 列之间相加red+red+red , blue+blue 还可以通过自定义函数进行分组 : defcity_level(self): frist_city= ['北京','上海','深圳']ifselfinfrist_city:return'一线城市'return'二线城市'df.groupby(city_level,axis=0).sum()#👆 会在分组键上调用一次city_...
print(df.sort_values(by='B')) # 输出:A B C # 1 4 7 # 2 5 8 # 3 6 9 聚合操作我们可以使用agg()方法对Series或DataFrame进行聚合操作,例如求和、求平均值等。 #对A列求和 print(df['A'].agg('sum')) # 输出:6 分组操作我们可以使用groupby()方法对数据进行分组,并对每个组进行聚合操作。
使用groupby()函数对数据进行分组:df.groupby('column_name')。 使用聚合函数(如sum、mean、max等)对分组后的数据进行计算:df.groupby('column_name').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})。 排序和排名: 对整个DataFrame进行排序:df.sort_values(by='column_name', ascending=True)。
使用sort_values()方法按指定列的值对DataFrame进行排序。 df_sorted = df.sort_values(by='Age')# 按Age列的值排序 4. 数据分组与聚合 使用groupby()方法进行数据分组,然后结合聚合函数(如sum(),mean(),count()等)对分组数据进行操作。 grouped = df.groupby('City')['Age'].mean()# 按City分组并计算...