Agg函数的基本语法如下: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,30,35,28,32],'city':['New York','London','Paris','Tokyo','London'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]})# 使用agg函数计算多个统计量stats=df.groupby('city...
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。 其主要使用到的参数为by,这个参数用于传入分组依据的变量名称,当变量为1个时传入名称字符串即可。 当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面...
wo_ws_group['range_low'].idxmin() 对于分组结果的每一列还可以使用apply,进行一些函数的二次处理,如 wo_ws_group['work_order'].apply(lambdax:2*x).head(8) 由于这里的0是字符串类型,所以2*以后都变成了2个0 二、pandas.agg agg的使用比groupby还要简介一些,我们现自己创建一个DataFrame作为例子 data...
DataFrame(data) # 按照 'category' 和 'sub_category' 列分组并计算均值 result = df.groupby(['category', 'sub_category']).mean() print(result) 输出: values category sub_category A X 30.0 Y 30.0 B X 20.0 Y 50.0 3. 聚合操作 可以使用 agg() 方法对每个组应用不同的聚合函数。 # 按照 '...
在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄、城市和工资信息的DataFrame。然后,我们使用groupby('name')按姓名分组,并使用agg函数计算每个人的平均年龄和工资。 1.2 多列分组 我们也可以按多个列进行分组: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Alice','Bob'],...
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,其主要使用到的参数为by,这个参数用于传入分组依据的变量名称,当变量为1个时传入名称字符串即可,当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面的示...
⽽agg是DataFrame的直接⽅法，返回的也是⼀个DataFrame。当然，很多功能⽤sum、mean等等也可以实现。但是agg更加简洁, ⽽且传给它的函数可以是字符串，也可以⾃定义，参数是column对应的⼦DataFrame ⼀、pandas.group_by ⾸先来看⼀下案例的数据格式,使⽤head函数调⽤DataFrame的前8条记录，这⾥...
, 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'London', 'London', 'Paris'],'Salary': [8000, 6000, 5500, 7000, 4500, 6000, 5500]}df = pd.DataFrame(data)# 使用 groupby() 方法按照 City 列进行分组grouped = df.groupby('City')# 对每个分组应用聚合操作，对年龄作平均，对薪水求和result = grouped.agg...
pandas提供DataFrame.pivot_table函数来实现数透功能。附带一个特例交叉表pandas.crosstab函数。 一、pandas.groupby()是 Pandas 库中用于数据分组的强大工具。 grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False) ...
实例1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,