groupby(by=['类别','子类别'])['利润'].sum() print(group_df) 【注:这种方法有局限性,一次只能用一个聚合函数】 4.2.2 聚合函数统计 计算每个【区域】利润的最大值、最小值、平均值 方法1: df.groupby(by='区域')['利润'].agg(['max','min','mean']) 方法2: df.groupby(by='区域')....
df_concat=pd.concat([df,cats],axis=1,ignore_index=True) df_group=df_concat[7].groupby([df_concat[0],df_concat[6],df_concat[7]]) df_fum=df_group.agg('count') 四、缺失值处理 1、缺失值统计 1)显示有缺失值的行 df[df.isnull().values==True] #显示有缺失值的行 2)增加一列,显示...
我们可以使用agg方法来同时应用多个聚合函数。 # 多重聚合stats=df.groupby('部门')['薪资'].agg(['sum','count','max','min']).reset_index()print("各部门薪资的统计信息:")print(stats) 1. 2. 3. 4. 输出如下: 各部门薪资的统计信息: 部门sum count max min 0 工程 17000 2 9500 7500 1 人...
group = df.groupby(['gender']) df1 = group.sum() print(df1) math chinese gender man 230 198 woman 250 218 组内成员数:df.groupby(column).count() 每组内,按列统计每组的成员数。每列的统计结果是一样的。 group = df.groupby(['gender']) df1 = group.count() print(df1) level math chin...
就这样,我们构造出一个新的特征 petal_width_count # 多变量 name = {'count':'petal_width_count','min':'petal_width_min', 'max':'petal_width_max','mean':'petal_width_mean', 'std':'petal_width_std'} newF2 = df.groupby(by=['sepal_length'])['petal_width'].agg(['count','min'...
- 按一列分组：`df.groupby(column)`- 按多列分组：`df.groupby([column1, column2])`- 查看每组的统计信息：`df.groupby(column).describe()`，这会给出数值列的计数、平均值、方差等信息。例如，你可以计算数值列的统计特性，如`count`（数量）、`mean`（平均值）、`std`（标准差）等，...
','30-40','40-50','50-60','60-70','70-80','80-90','90-100']cats=pd.cut(df['RH'],bins,labels=group_names)df_concat=pd.concat([df,cats],axis=1,ignore_index=True)df_group=df_concat[7].groupby([df_concat[0],df_concat[6],df_concat[7]])df_fum=df_group.agg('count'...
(dict_data) # 将数据按照每五天进行分组,并计算距离总和 df_grouped = df.groupby(df.index // number).agg({'城市': 'last', '工作路程': 'sum', '路线': ' '.join, '回家路程': 'last'}) df_grouped['上班路程'] = df_grouped['回家路程'] df_grouped['总路程'] = df_grouped['工作...
可以通过在groupby对象上调用agg函数,并传递自定义函数来实现。例如,我们可以定义一个计算中位数的函数,并将其应用于每个组: 代码语言:txt 复制 def median_func(x): return np.median(x) grouped = df.groupby('column_name') result = grouped.agg(median_func) 使用多个计算函数:我们还可以同时应用多...
然后使用groupby方法按照Group列进行分组,并使用agg方法指定要对Column1和Column2进行的聚合操作,这里分别是求和和求平均值。最后将结果打印输出。 这里的agg方法接受一个字典作为参数,字典的键是要进行聚合操作的列名,值是对应的聚合函数。可以根据实际需求选择不同的聚合函数,例如sum、mean、count等。 推荐的腾讯云...