是指在数据框(DataFrame)中,根据某一列的值进行分组,并统计另一列中各个值的出现次数。 具体步骤如下: 首先,导入所需的库,例如pandas。 读取数据并创建一个数据框(DataFrame)。 使用groupby方法,指定要分组的列名。 使用count方法,对另一列进行计数。
df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}).sort_values(by=['销售额'],ascending=False).reset_index().groupby('区域').first() #代码分解: #1)分组并排序 df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],gr...
print(df.groupby('A').sum()) print("===") print(df.groupby('B').count()) A选项:返回结果为DataFrame格式 B选项:sum()表示求和 C选项:df.groupby('B')对B列分组 D选项:count()表示求平均数 答案 正确答案是:D 温馨期待 期待大家提出宝贵建议,互相交流,收获更大 欢迎大家转发,一起传播知识和正...
•grouped.sum(), grouped.mean(), grouped.count(): 对每个组进行聚合操作。 2.对多个列进行分组: python复制代码: grouped = df.groupby(['A', 'B']) 这将按列A和列B的值对数据进行分组。 3. 使用聚合函数: python复制代码: grouped = df.groupby('A').aggregate(np.sum) 这将按列A的值对数...
df2.groupby('省份').agg({'语文': sum, # 总和 '数学': 'count', # 总数 '英语':'mean'}) # 平均 # 7.14 性别分别替换为1/0 df2 = df2.dropna() df2['性别'] = df2['性别'].map({'男':1, '女':0}) # 7.15 增加一列按省份分组的语文平均分 ...
>>> df.groupby(['class','sex']).count().idxmax() score_math (A, male) score_music (A, male) dtype: object #按照class和sex分组后样本数量最多的索引 >>> df.groupby(['class','sex']).count().idxmax()[0] ('A', 'male') 分类: 数据分析 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 ...
- 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，...
countp +=1else: countn +=1return( count, countp, countn ,round(cumr,3) ) groupby = r['roc2'].groupby([r['d_key'], r['t_key']]) tot_count = groupby.count() p_count = groupby.apply(count_positive_returns) p_count#把一片一片的分组数据做成 字典pian = OrderedDict(list(grou...
方法一:使用groupby方法和size属性 pandas提供了groupby和size方法来实现对数据的分组和计数操作。下面的代码演示了如何根据Category列进行分组,并使用size属性统计每个类别中不同类型的数量。 # 使用 groupby 方法和 size 属性统计不同类别中不同类型的数量count1=df.groupby(['Category','Type']).size()print(count...
# 统计每班获奖人数awards_count=df.groupby('班级')['获奖'].sum().reset_index()awards_count.columns=['班级','获奖人数']print(awards_count) 1. 2. 3. 4. 输出结果 代码执行后,我们将得到每班获奖人数的统计结果: 3. 数据可视化 为了更直观地展示每班获奖人数的统计结果,我们可以使用matplotlib或sea...