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...
Pandas Aggregate列 我的目标是聚合数据,类似于SAS的“proc summary using types”。我的起始pandas数据框架可能是这样的,其中数据库已经按照所有维度/分类变量进行了原始分组,并对度量值执行了一些聚合函数。所以在sql中 select gender, age, sum(height), sum(weight) from db.table group by gender, age 然后,...
df.index和df.columns返回行索引和列索引->pandas.Index df.index.values和df.columns.values:->Series df.index.tolist()和df.columns.tolist():->list;Note:Index和Series对象都有tolist()方法 df.dtypes->series 返回每列的数据类型 df.info()可以理解成上面各个属性或者函数的集成,提供了有关数据的基本信...
string function name list of functions 和/或 function names, 例如, [np.sum, 'mean'] axis labels的dict -> functions, function names 或list axis: {0 or ‘index’, 1 或‘columns’}, 默认0 如果0或' index ':应用函数到每一列。 如果1或‘columns’:应用函数到每一行。 *args 要传递给func...
df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按照索引排序 df.sort_index()数据分组和聚合函数说明 df.groupby(column_name) 按照指定列进行分组; df.aggregate(function_name) 对分组后的数据进行聚合操作; df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc) 生成透视表...
本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate(),别名DataFrame.agg(),aggregate()和agg()是同一个函数,仅名字不同。 agg()参数和用法介绍 agg(self, func=None, axis=0, *args, **kwargs): func: 用于聚合数据的函数,如max()、mean()、count()等,函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用,或传递到DataFrame....
此外,所有窗口操作都支持aggregate方法,用于返回应用于窗口的多个聚合的结果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: df = pd.DataFrame({"A": range(5), "B": range(10, 15)}) In [21]: df.expanding().agg(["sum", "mean", "std"]) Out[21]: A B sum mean std sum ...
本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate(),别名DataFrame.agg(),aggregate()和agg()是同一个函数,仅名字不同。 agg()参数和用法介绍 agg(self, func=None, axis=0, *args, **kwargs): func: 用于聚合数据的函数,如max()、mean()、count()等,函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用,或传递到DataFrame....
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供了读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对少量唯一值...
gb.plot gb.rank gb.std gb.transform gb.aggregate gb.count gb.cumprod gb.dtype gb.first gb.groups gb.hist gb.maxgb.mingb.nth gb.prod gb.resample gb.sumgb.var gb.apply gb.cummax gb.cumsum gb.fillna gb.gender gb.head gb.indices gb.mean gb.name gb.ohlc gb.quantile gb.size ...