importpandasaspd# 创建示例数据data={'department':['HR','Tech','HR','Tech'],'salary':[6000,8000,7000,9000],'experience':[3,5,4,6]}df=pd.DataFrame(data)# 定义自定义聚合函数defcustom_agg(series):returnseries.max()-series.min()# 按部门分组并应用自定义聚合函数custom_agg_result=df.grou...
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。 本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。 二、非...
Pandas中使用groupby时默认是在axis=0轴上进行分组的,也可以通过设置在axis=1轴上进行分组。 importpandasaspdimportnumpyasnpdefodd(num): return int(num)%2==0data=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=list('1234'),columns=list('12345'))print("原始数据:")print(data)data_axis0=data....
Agg函数是GroupBy操作的一个强大扩展,它允许我们在一次操作中对多个列应用多个聚合函数。Agg函数的灵活性使得它成为数据分析中不可或缺的工具。 3.1 基本用法 Agg函数的基本语法如下: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,30,35,28,32],'city'...
一、Pandas聚合简介 在Pandas中,数据聚合是指将数据按照特定条件(如某列的值)进行分组,并对每个分组内的数据进行汇总计算的过程。这一过程类似于SQL中的GROUP BY语句结合聚合函数的使用。Pandas通过groupby方法实现数据分组,并通过agg或aggregate方法应用聚合函数,从而得到每个分组的汇总统计结果。
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: importpandasaspd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。 二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据列的长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby()。
如果我没理解错的话：import pandas as pd importnumpyas np N = 100 x = np.random.randint(1...
importpandasaspd importnumpyasnp 1. 2. employees=["小明","小周","小孙","小王","小张"]#5位员工 time=["上半年","下半年"] df=pd.DataFrame({ "employees":np.random.choice(employees,10),#在员工中重复选择10次 #另一种写法 #"employees":[employees[x]forxinnp.random.randint(0,len(employ...
groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组,从而可以对每个分组执行各种聚合操作。groupby返回的是一个GroupBy对象,该对象本身并不包含任何聚合结果,而是提供了一个接口来应用各种聚合函数。 agg 方法 agg(aggregate的缩写)用于对分组后的数据进行聚合计算。它可以接受多种类型...