agg:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和 mean:计算分组的平均值 median:计算分组的中位数 min和 max:计算分组的最小值和最大值 count:计算分组中非NA值的数量 si...
使用agg 函数对 age 列进行平均值(mean)和最大值(max)计算,对 salary 列进行总和(sum)和最小值(min)计算。 # 使用 agg 函数 result = df.agg({ 'age': ['mean', 'max'], 'salary': ['sum', 'min'] }) result agesalary mean 31.6 NaN max 47.0 NaN sum NaN 127791.0 min NaN 5705.0 例子...
Pandas 中的聚合操作可以使用 agg() 方法进行，该方法可以对分组后的数据进行多个聚合操作，同时也可以对不同的列进行不同的聚合操作。聚合操作可以使用内置的聚合函数，例如 mean()、sum()、max() 等等，也可以使用自定义的聚合函数。除了使用内置的聚合函数外，我们还可以使用 apply() 方法对分组后的数据进行自...
你也可以使用g.ag (['min', 'max'])一次调用计算多个函数,或者使用g.c describe一次显示一堆统计函数。 如果这些还不够,你还可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是: 一个函数f,它接受一个组x(一个Series对象)并生成一个值(例如sum)与g.eapply (f)一起使用。 一个函数f,它接受一个组x(一个Serie...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
min max min max A1 1 2 0.227877 0.362838 2 3 4 -0.562860 1.267767 例子3,按照A列进行分组,求出B列的最大值和最小值: df.groupby('A').B.agg(['min','max']) min max A1 1 2 2 3 4 例子4,传递字典结构, df.groupby('A').agg({'B': ['min','max'],'C':'sum'}) ...
min/max 计算最小值/最大值 argmin/argmax 计算能够获取到最小值/最大值的索引位置 idxmin/idxmax 计算能够获取到最小值/最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0-1) sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数(50%分位数) mad 根据平均值计算平均绝对离差 var 样本值的方差 std 样本值...
df_sales.resample('2H').sum()要执行多个聚合，我们可以向agg()方法传递一个聚合函数列表。df_sales.resample('2H').agg(['min','max', 'sum'])使用自定义基数向下采样 默认情况下，对于平均细分为1天/月/年的频率，聚合间隔的“原点”默认为0。所以2H频率的结果范围是00:00:00,02:00:00,04:00:00...
代码语言:javascript 复制 data.groupby(['year','gender']).agg(min_count=pd.NamedAgg(column='count',aggfunc='min'),max_count=pd.NamedAgg(column='count',aggfunc='max'),median=pd.NamedAgg(column='count',aggfunc='median')).reset_index(drop=False)...
data['salary'].agg(['min','max','median'])min 8000.0max 47000.0median 31500.0Name: salary, dtype: float64 2、聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列,所以要使用字典的方式传入聚合方案: data.agg({'level': ['max','min'], 'salary': ['mean','std']}) level salarymax P8 NaNmin P5 ...