我所做的是: df['sum'] = df.groupby(['A'])['TOTAL'].transform(np.sum) df['ratio'] = df['TOTAL']/df['sum']*100 问题:如何用lambda实现这一点(或者有更好的方法)。发布于 8 天前 ✅ 最佳回答: 如果你想使用lambda,你可以在transform中进行除法: df['ratio'] = df.groupby('A')[...
分组求每组的均值,求和、中位数、方差等操作同理。 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'value': [8, 9, 6, 12, 7, 9, 5]}) # 分组求均值 data['mean_value'] = data.groupby('group')['value'].transform(lambda x...
transform方法可以在每个组上应用一个函数，并将结果广播回原始数据框中的每个元素。这个函数必须返回与原始数据框具有相同大小的对象。下面是一个示例代码：import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')mean_values = grouped.transform(lambda x: x.mean())上面的...
在这个例子中,我们使用transform和lambda函数计算每个网站的访问量占该网站总访问量的百分比。 2.2 使用自定义函数 您也可以定义自己的函数并在transform中使用: importpandasaspddefnormalize(x):return(x-x.min())/(x.max()-x.min())df=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A'],'sales':[...
groupby是一种数据处理操作,它可以将数据集按照指定的条件进行分组。lambda是一种匿名函数的写法,常用于简化代码和处理简单的函数逻辑。填充空行是指在数据表或文本文件中,将缺失的行或空行用特定的...
Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的函数和方法来处理和转换数据。下面是关于Pandas中转换为百分比、groupby和transform的详细解释: 1. Pandas转换为百分比: ...
(lambda x: sum(x))) """ a b c 0 a 6 9 1 b 3 8 """ print(df.groupby(by="a", as_index=False).agg(lambda x: str(sum(x)) + "略略略")) """ a b c 0 a 6略略略 9略略略 1 b 3略略略 8略略略 """ # 但是我们看到,pandas默认是对所有的列进行的聚合,可不可以指定某些列...
16. Lambda表达式 17. apply函数 18. dropna 19. 求组的个数 20. 获得一个特定分组 21. rank函数 22. 累计操作 23. expanding函数 24. 累积平均 25. 展开后的最大值 参考资料 在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进...
df.groupby('A').filter(lambda x: (x['B'] > 30)) transform只能对一列使用 三、groupby的效率 在10000行的数据上进行测试,有以下结论: 1、groupby的分组效率非常高,且基本上并不随着行数增大而增大。因为他是对一个已有索引的数据分组,运算较快,已无优化的必要。
...: 'D': lambda x: np.std(x, ddof=1)}) ...: Out[3]: C D A bar 0.392940 1.366330 foo -1.796421 0.884785 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. Transformation transform方法返回一个与正在分组的对象索引相同(大小相同)的对象。 我们...