在Pandas中,数据聚合是指将数据按照特定条件(如某列的值)进行分组,并对每个分组内的数据进行汇总计算的过程。这一过程类似于SQL中的GROUP BY语句结合聚合函数的使用。Pandas通过groupby方法实现数据分组,并通过agg或aggregate方法应用聚合函数,从而得到每个分组的汇总统计结果。 二、groupby方法的基本使用 groupby方法是Pand...
agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。 其传入的参数为字典,键为变量名,值为对应的聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作,对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。
3.2 使用agg方法聚合数据 agg、aggregate方法都可以对每个分组应用某个函数,也可以直接对dataframe进行函数操作。 实际操作过程中两种方法作用相同 DataFrame.agg(func,axis=0,*args,**kwargs) DataFrame.aggregate(func,axis=0,*args,**kwargs) 1. 2. 可以使用agg函数求出对应的统计量;也可以根据要求,对于某个字...
continent Africa 48.865330 Americas 64.658737 Asia 60.064903 Europe 71.903686 Oceania 74.326208 Name: lifeExp, dtype: float64 ''' 自定义函数 defmy_mean(values):n=len(values)sum=0forvalueinvalues:sum+=valuereturn(sum/n)agg_my_mean=df.groupby('continent').lifeExp.aggregate(my_mean)print(agg_my...
分组之后想计算多个聚合函数,可以把它们全部放入一个Python列表,然后把整个列表传入agg或aggregate中 # 按年计算lifeExp 的非零个数,平均值和标准差 df.groupby('year').lifeExp.agg([np.count_nonzero,np.mean,np.std]) 显示结果: count_nonzeromeanstd year 1952 142.0 49.057620 12.225956 1957 142.0 51.50...
agg(或aggregate),执行更为丰富的聚合功能,常用列表、字典等形式作为参数 例如需要对如上数据表中两门课程分别统计平均分和最低分,则可用列表形式传参如下: 如果想对语文课求平均分和最低分,而数学课求平均分和最高分,则可用字典形式参数: apply,除了agg丰富的可选聚合函数外,apply还可以自定义面向分组的聚合函数...
gb.<TAB>#(输入gb.后按Tab键,可以看到以下提示:)gb.agg gb.boxplot gb.cummin gb.describe gb.filtergb.get_group gb.height gb.last gb.median gb.ngroups gb.plot gb.rank gb.std gb.transform gb.aggregate gb.count gb.cumprod gb.dtype gb.first gb.groups ...
pandas的groupby分组对象还可以用自定义的聚合函数可以通过groupby分组对象,将你自己的聚合函数,传入aggregate或agg方法即可 df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]}) ...
6000]} df = pd.DataFrame(data) # 定义一个自定义的聚合函数,将多个列值聚合到一个字典中 def aggregate_to_dict(x): return {'Age': x['Age'].mean(), 'Salary': x['Salary'].sum()} # 使用group by和agg函数进行聚合操作 result = df.groupby('Name').agg(aggregate_to_dict) pri...
groupby('Group')['Value'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min']) # 打印结果 print("分位数:") print(quantiles) print("AGG值:") print(agg_values) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 分位数: Group A 0.25 1.25 0.50 1.50 0.75 1.75 B 0.25 3.25 0.50 4.00 0.75 4.75 C 0.25 6.00 0.50 ...