在pandas中,groupby .sum()返回错误的值可能是由于以下原因导致的: 1. 数据类型不匹配:在进行groupby操作之前,需要确保被分组的列的数据类型是数值型的,否则可能会返回错误的...
在使用这三个函数时,通常的操作流程是先使用groupby对数据进行分组,然后使用sum或multiply对分组后的数据进行计算。 下面是一个示例代码,展示了如何同时使用groupby、sum和multiply函数: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'Value1...
groupby .sum() 在 Pandas 数据框中只取一个元素 我有一个包含两列的 Pandas 数据框: 我想按列对数字进行分组Fee_Code。我执行以下操作: df.groupby('Fee_Code').sum() 但是,作为输出,我得到了行管理费用:137651.03或第一个值。当我做: df.groupby('Fee_Code').count() 我确实看到管理费有2意见。那么...
importpandasaspd# 创建示例数据data={'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','other.com','other.com'],'category':['A','B','A','B'],'visits':[100,150,200,250]}df=pd.DataFrame(data)# 按website分组并求和visitsgrouped_sum=df.groupby('website')['visits'].sum()print(...
sum() 5 10 1 10 3 13 dtype: int32 此外,还可以在分组对象上调用 get_group 获取某个分组的详细内容: >> grouped.get_group(5) 5 4 5 6 dtype: int32 其实,上述我们使用的 level 参数在多级索引时,发挥着重要作用。 下面我们先来构造一个多级索引的 Series 结构: >> arrs = [['a','aa','...
df.groupby('A').sum() Out[9]: 1)A列变成索引 2)因为B列不是数值,被忽略了 2、多个列的groupby,查询所有数据列的统计 2.1、二维索引 df.groupby(['A','B']).mean() 2.2、取消索引,注意看区别 df.groupby(['A','B'],as_index=False).mean() ...
( 'company' ) # 对分组进行求和,再将索引变成列,公司列再变'合计': sums_group = group.sum().reset_index() sums_group['company'] = '合计' # 创建空DataFrame对象: df = pd.DataFrame() # 把每个组及其合计行附加在一起: i = 0 for c in list( group ): df = df.append( c[1] )....
groupby[根据哪一列][ 对于那一列].进行计算 代码演示: direction:房子朝向 view_num:看房人数 floor:楼层 计算: A 看房人数最多的朝向 df.groupby(['direction'])['view_num'].sum() B 每个朝向的房子的数量 df.groupby(['direction'])['view_num'].count() ...
In[31]:df_dropna.groupby(by=["b"],dropna=False).sum()Out[31]:a c b1.0232.025NaN14 groups属性 groupby对象有个groups属性,它是一个key-value字典,key是用来分类的数据,value是分类对应的值。 In[34]:grouped=df.groupby(["A","B"])In[35]:grouped.groups ...
agg和aggregate方法是Pandas中用于对分组后的数据进行聚合计算的函数,它们功能相似,但agg方法更常用且灵活。这两个方法可以接受多种形式的参数,包括内置聚合函数、其他库中的函数以及自定义函数。 1. 内置聚合函数 Pandas提供了丰富的内置聚合函数,如count、sum、mean、median、std(标准差)、var(方差)、min、max等。