# 将日期列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 使用rolling方法进行滑动窗口计算,窗口大小为12个月 rolling_window = df['value'].rolling(window='365D') # 获取过去12个月的唯一值 unique_values = rolling_window.apply(lambda x: x.unique()[-1]) # 打印结果 print(unique_values) ...
unique():此方法用于从给定列中获取所有唯一值。 dataframe[‘column_name].unique() nunique():这个方法类似于unique,但它会返回唯一值的计数。 dataframe_name[‘column_name].nunique() info():此命令用于获取数据类型和列信息 columns:此命令用于显示数据框中存在的所有列名 示例: # importing pandas as pd ...
# 将唯一值重新标记到新列中 df['unique_values'] = df['column_name'].map(unique_values['column_name']) 在上述代码中,'unique_values'是新列的名称。 这样,通过以上步骤,我们可以重新标记行以识别groupby中的唯一值。 Pandas的优势在于其简洁而强大的数据处理和分析能力,适用于各种数据处理场景,包括数据...
sales.groupby("store", as_index=False).agg( unique_values = ("product_code","unique") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 sales.groupby("store", as_index=False).agg( number_of_unique_values = ("product_code","nunique") ) 16、Lambda表达式 可以在agg函数...
unique_values=("product_code","unique") ) 15、唯一值的数量还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 sales.groupby("store",as_index=False).agg( number_of_unique_values=("product_code","nunique") ) 16、Lambda表达式可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。
unique_values = ("product_code","unique") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 sales.groupby("store", as_index=False).agg( number_of_unique_values = ("product_code","nunique") ) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。
25个例子学会Pandas Groupby 操作 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。
import pandas as pd sales = pd.read_csv("sales_data.csv") sales.head() 1、单列聚合 我们可以计算出每个店铺的平均库存数量如下: sales.groupby("store")["stock_qty"].mean() #输出 store Daisy 1811.861702 Rose 1677.680000 Violet 14622.406061 ...
25个例子学会Pandas Groupby 操作 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。
sales.groupby("store",as_index=False).agg(unique_values=("product_code","unique") ) 1. 2. 3. 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 复制 sales.groupby("store",as_index=False).agg(number_of_unique_values=("product_code","nunique") ...