you may want to aggregate using a different function depending o the column, or multiple functions at once. Fortunately, this is possible to do, which i'll illustrate through a number of examples. First, i'll g
As you've already seen, aggregating a Series or all of the columns of a DataFrame is a matter of using aggregate with the desired function or calling a method likemean or std. However, you may want to aggregate using a different function depending o the column, or multiple functions at o...
print(grouped.count())print(grouped.max()[['Age', 'Score']])print(grouped.mean()[['Age', 'Score']]) 如果其中的函数无法满足需求,也可以选择使用聚合函数aggregate,传递numpy或者自定义的函数,前提是返回一个聚合值。 关于使用自定义对数据进行分组时,要注意以下两点: 除了自定义的函数,python中的内建...
return str(np.max(df['count']))+'-'+df['name'][np.argmax(df['count'])] data.groupby(['year','gender']).apply(find_most_name).reset_index(drop=False) 3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 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...
...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 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。
defgenerate_descriptive_statement(year,name,gender,count):year,count=str(year),str(count)gender='女性'ifgender is'F'else'男性'return'在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year,name,gender,count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],row['name'],row['ge...
return str(np.max(df['count']))+'-'+df['name'][np.argmax(df['count'])] data.groupby(['year','gender']).apply(find_most_name).reset_index(drop=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby...
grouped.aggregate_function() 其中,`aggregate_function`可以是各种聚合函数,如`sum()`、`mean()`、`count()`等。示例如下: python grouped = df.groupby('column_name') grouped.sum() 3.可以同时按照多个列进行分组: python grouped = df.groupby(['column_name1', 'column_name2']) grouped.mean() ...
其中包括.agg()、.aggregate()、.all()、.any()、.apply()、.corr()、.corrwith()、.count()、...
group_keys：默认为 True，如果设置为 False，则不在结果 DataFrame 中包含分组键。squeeze：默认为 False，如果为 True 并且只有一组数据，则返回一个 Series。observed：默认为 False，如果设置为 True，则在多级索引情况下，只使用观察到的值进行分组。agg函数agg 函数（短 for "aggregate"）是 pandas 中用于对 ...