参考:pandas groupby aggregate multiple columns Pandas是Python中强大的数据处理库,其中groupby和aggregate功能为处理大型数据集提供了高效的分组和聚合操作。本文将详细介绍如何在Pandas中使用groupby和aggregate对多列数据进行分组聚合,包括基本概念、常用方法、高级技巧以及实际应用场景。 1. Pandas groupby和aggregate的基本...
我之前在这里问过类似的问题,How to get aggregate of data from multiple dates in pandas? 但我的问题稍微复杂一些。import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'name':['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']我可以使用groupby来获取非日期列</ 浏览14提问于2021-09-01得票数 3 回答已采纳 ...
在Pandas Python 中的多列上應用groupby()和aggregate()函式 有時我們需要對來自多個列的資料進行分組並應用一些aggregate()方法。aggregate()方法是那些將多行的值組合並返回單個值的方法,例如count()、size()、mean()、sum()、mean()等 在以下程式碼中,我們的學生資料包含某些列的冗餘值。如果你想根據學生的姓...
df = pd.DataFrame(data)# 对列 'A' 应用 'sum' 和 'mean' 聚合函数result = df['A'].aggregate(['sum','mean']) print(result) 4)对多个列应用多个聚合函数 importpandasaspd data = {'A': [1,2,3,4],'B': [10,20,30,40],'C': [100,200,300,400] } df = pd.DataFrame(data)# ...
# Groupby multiple columns and aggregate on selected column result = df.groupby(['Courses','Fee'])['Courses'].count() # Groupby multiple columns and aggregate() result = df.groupby(['Courses','Fee'])['Duration'].aggregate('count') ...
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
GroupBy with Multiple Columns along with the Aggregate() Function Using the aggregate function – agg()/aggregate() – we can perform the aggregation operations like mean(), min(), sum(), and max(). It takes the aggregation functions as a parameter. ...
_aggregate(func, *args, **kwargs) File "D:\r\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 477, in _aggregate return self._aggregate_multiple_funcs(arg, _axis=_axis), None File "D:\r\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 507, in _aggregate_multiple_...
pivoted = df.pivot_table(index='index_column', columns='column_to_pivot', values='aggregate_column', aggfunc='sum') 五、其他优化技巧 减少DataFrame的复制 在处理大型数据集时,应尽量减少DataFrame的复制操作。例如,当你使用loc或iloc修改DataFrame时,Pandas可能会创建一个新的DataFrame对象,这会增加内存使用...
6.数据聚合和分组 groupby(): 根据一个或多个列对数据进行分组。agg()和aggregate(): 对分组后的...