对数据进行分组统计,主要使用DataFrame对象的groupby函数,功能如下: (一)根据给定的条件将数据拆分成组。 (二)每个组都可以独立应用函数(如求和函数(sum)、求平均值函数(mean)等) (三)将结果合并到一个数据结构中。 语法如下: DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=...
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_level , 并且会将分组键作为参数传给city_level 返回值作为新的分组名称 还可以组合使...
在分组、应用函数(比如计数、求均值)之后,返回的是一个DataFrame,很方便做表、画图等进一步处理,比如gp.count()是一个DataFrame,然后接着画图:gp.count().plot.bar(‘col3’) Apply 函数举例: df.groupby(df["birthday"].apply(lambdax:x.year)).count()##按年份然后数一下各年份同龄人个数## 这里可以简...
考虑另一个示例DataFrame: 现在,假设我拥有各列的分组对应关系,并且想把各列按组累加: 现在,可以根据这个字典构造传给groupby的数组,但是也可以直接传字典: Series也有相同的功能,可以视为固定大小的映射: 4、使用函数分组 与使用字典或Series分组相比,使用Python函数是定义分组关系的一种更为通用的方式。作为分组键...
常见的数据处理工具一般都包含数据分组聚合的功能,在 Excel 中,可以通过“数据透视表”来实现不同分组内的总和、均值等常见的聚合方式;在 Stata 中,可以使用collapse命令完成分组聚合;在数据库(SQL)中,则是通过 GROUP BY 子句来实现;如果使用 Python,那么可以借助 Pandas 中的groupby()函数来实现分组聚合。以上四种...
groupby分组函数: 返回值:返回重构格式的DataFrame,特别注意,groupby里面的字段内的数据重构后都会变成索引 groupby(),一般和sum()、mean()一起使用,如下例: 先自定义生成数组 应用groupby,分组键均为Series(譬如df[‘xx’]),实际上分组键可以是任何长度适当的数组 ...
单列分组:根据单个列的值进行分组。 多列分组:根据多个列的值进行分组,形成多级索引。 自定义分组:根据自定义的函数或条件进行分组。 优势:使用pandas dataframe groupby函数可以轻松实现数据的分组操作,具有以下优势: 灵活性:可以根据不同的需求进行灵活的分组操作,满足各种数据分析的需求。 高效性:pandas底层...
DataFrame.groupby函数的语法为：DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=NoDefault.no_default,observed=False,dropna=True)。分组操作通常包含1-3个步骤。使用DataFrame.groupby可以检索DataFrameGroupBy对象中的子集，如gp = df.groupby('col1', ...
per列是groupby函数的一个常用操作,它可以对每个分组进行相应的操作,并返回结果。per列的操作可以是聚合函数(如求和、平均值、最大值、最小值等)、转换函数(如对每个分组进行排序、筛选等)或过滤函数(如根据条件筛选分组)。per列的操作可以通过apply函数来实现。
如果你想要按照降序排序,可以使用sort_values()函数:grouped = df.groupby('Age').mean().sort_values('Salary', ascending=False)。这将按照工资降序排列年龄分组。 过滤分组:你可以使用条件语句对分组后的结果进行过滤。例如,你可以只保留年龄大于30的组:grouped = df.groupby('Age').filter(lambda x: x['...