resample默认只对索引对象操作,换句话说,默认情况下索引必须是时间类型的数据,否则执行会报错。 对于dataframe而言,如不想对索引重采样,可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。 # 将时间类型索引重置,变为column列 df.reset_index(drop=False,inplace=True) # 通过参数on指定时间类型的列名,也可以实...
pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2']) pd.crosstab(df['Status'], df['Age']) 33、使用explode展开列表 df.explode('ListColumn') df.explode('Hobbies') 34、使用agg进行多个聚合操作 df.groupby('GroupColumn').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': ['min', 'max']}) df.groupby('St...
agg函数agg 函数（短 for "aggregate"）是 pandas 中用于对 DataFrame 或 Series 执行多个聚合操作的灵活工具。agg 函数允许您一次性传递多个聚合函数，并在每个聚合函数上对数据进行操作。以下是 agg 函数的详细解释和用法：DataFrame.agg(func, axis=, *args, **kwargs)主要参数：func：一个函数、函数列表、函数...
In [90]: animals.groupby("kind").agg( ...: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"), ...: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"), ...: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean), ...: ) ...: Out[90]: min_height max_he...
pandas中时间重采样的方法是resample(),可以对series和dataframe对象操作。由于重采样默认对索引执行变换,因此索引必须是时间类型,或者通过on指定要重采样的时间类型的column列。 用法: pandas.DataFrame.resample() pandas.Series.resample() --- 返回:Resampler对象 参数:...
names=['blooded','animal']) 使用idx创建一个Series: s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name='legs', index=idx) blooded animal warm dog4falcon2cold fish 0 spider8Name: legs, dtype: int64 s的索引有2级。0和1级别。 ⚠️使用sum(level=0)计算第0级的数据之和:(本质就是按照level=0分组...
In general, the output column names should be unique. You can’t apply the same function (or two functions with the same name) to the same column. In [86]:grouped["C"].agg(["sum","sum"])Out[86]:sum sumAbar 0.392940 0.392940foo -1.796421 -1.796421 ...
scalar: 当Series.agg()聚合单个函数时返回标量。 Series: 当DataFrame.agg()聚合单个函数时,或Series.agg()聚合多个函数时返回Series。 DataFrame: 当DataFrame.agg()聚合多个函数时返回DataFrame。 传入单个参数 # coding=utf-8 importpandasaspd importnumpyasnp ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
方法2:agg函数传入字典,key是column名,value是函数列表 # 每个MoiveID的最高评分、最低评分、平均评分 result = df.groupby("MovieID").agg( {"Rating":['mean', 'max', np.min]} ) result.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { ver...