import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')result = grouped.apply(lambda x: x + 1)上面的代码将数据框按照“column_name”列进行分组,并在每个组上应用一个函数。3.具体例子、实例演示 当然,以下是一些使用Pandas进行数据分组和聚合的更具体的例子。3.1 对...
data.groupby(['company','level']).agg( min_salary = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='min'), max_salary = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='max'), median = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='median')).reset_index(drop=False) company level min_salary max_salary median...
c2_min=pd.NamedAgg(column='Col-2', aggfunc='min'), c3_min=pd.NamedAgg(column='Col-3', aggfunc='min'), c2_sum=pd.NamedAgg(column='Col-2', aggfunc='sum'), c3_sum=pd.NamedAgg(column='Col-3', aggfunc='sum'), c4_sum=pd.NamedAgg(column='Col-4', aggfunc='sum') ) print(...
grouped_single['Math'].agg(lambda x:x.max()-x.min()) d). 利用NamedAgg函数进行多个聚合 注意:不支持lambda函数,但是可以使用外置的def函数 代码语言:javascript 复制 defR1(x):returnx.max()-x.min()defR2(x):returnx.max()-x.median()grouped_single['Math'].agg(min_score1=pd.NamedAgg(col...
df['average'] = df['column_name'].agg('mean') 接下来,可以通过列名来引用这个新创建的列。例如,要引用"average"列,可以使用以下方式: 代码语言:txt 复制 df['average'] 这样就可以在Pandas中引用.agg()函数创建的列了。 关于Pandas的.agg()函数,它可以接受多个聚合函数作为参数,并对数据进行多个聚合操作...
grouped_agg= 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)) 对grouped里的元素进行遍历 ...
range_score2=pd.NamedAgg(column='col3', aggfunc=R2)).head() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. e). 带参数的聚合函数 判断是否组内数学分数至少有一个值在50-52之间: def f(s,low,high): return s.between(low,high).max()grouped_single['Math'].agg(f,50,52) 1. 2. 3. 如果需要使用...
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:...
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) ...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...