在pandas中,groupby .sum()返回错误的值可能是由于以下原因导致的: 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结果。可以使用astype()函数将列的数据类型转换为数值型。 缺失值处理:如果被分组的列存在缺失值,sum()函数会将缺失值视为0进行计算。因此,在进行
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'Value1': [1, 2, 3, 4], 'Value2': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 按照Group列进行分组,并对Value1列进行求和计算 sum_result = df.groupby('Group')['Value1'].sum() pri...
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(...
PYTHON PANDAS入门-(14)PANDAS实现groupby分组统计 importpandas as pdimportnumpy as np%matplotlib inline df=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','one','one','three'],'C':np.random.randn(8),'D':np.r...
在Pandas中，聚合是指将数据按照某些条件进行分组，并对每个组的数据进行汇总计算的过程。聚合操作可以帮助我们快速计算数据的总体统计量或生成摘要信息。groupby() 方法用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它将数据分成多个组，并返回一个 GroupBy 对象，我们可以在该对象上应用聚合操作。agg() 方法则用于对分组...
- sum():返回数据帧的和 dataframe[‘column].sum() mean():返回数据框中特定列的平均值 std():返回该列的标准差。 var():返回该列的方差 min():返回列中的最小值 max():返回列中的最大值 示例: # importing pandas as pd for using data frameimportpandasaspd# creating dataframe with student deta...
( '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] )....
在对dataframe进行分组后,我们通常会对每个组进行一些聚合操作,如求和、求平均值等。pandas提供了一些内置的聚合函数,如sum、mean等,我们也可以定义自己的聚合函数。 以下是一个示例: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo'...
sum(),'→ sum:非NaN的和\n') print(grouped.mean(),'→ mean:非NaN的平均值\n') print(grouped.median(),'→ median:非NaN的算术中位数\n') print(grouped.count(),'→ count:非NaN的值\n') print(grouped.min(),'→ min、max:非NaN的最小值、最大值\n') print(grouped.std(),'→ std...
groupsum)print("---按厂家与电阻分组，求数量这一列describe--")groupdescribe = df['数量'].astype(float).groupby([df['厂家'],df['电阻']]).describe()print(groupdescribe)6 print("---按厂家 分组，日期这一列count--")# 转化为时间格式df["新日期"] = pd.t...