@文心快码pandas dataframe groupby agg 文心快码 Pandas DataFrame 的 groupby 和agg 是数据聚合操作中非常强大的工具。 groupby 方法 groupby 是Pandas 中最常用的分组工具之一。它允许我们将 DataFrame 按照一个或多个列进行分组,从而可以对每个分组执行各种聚合操作。groupby 返回的是一个 GroupBy 对象,该对象本身并...
'salary':[6000,8000,7000,9000],'experience':[3,5,4,6]}df=pd.DataFrame(data)# 按部门分组并计算薪水总和和经验最大值multi_agg_result=df.groupby('department').agg({'salary':'sum','experience':'max'})print("按部门分组并计算薪水总和和经验最大值:")print(multi_agg_result)...
'Science', 'Math'], 'Score': [90, 85, 92, 88, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby函数对Name列进行分组,并应用自定义的聚合函数 def custom_agg_func(x): # 计算每个分组的平均值和最大值 avg_score = x
'salary':[6000,8000,7000,9000],'experience':[3,5,4,6]}df=pd.DataFrame(data)# 按部门分组并计算薪水总和和经验最大值multi_agg_result=df.groupby('department').agg({'salary':'sum','experience':'max'})print("按部门分组并计算薪水总和和经验最大值:")print(multi_agg_result)...
通过groupby分组数据之后,可以对每个分组的数据进行聚合运算、转换操作,或应用函数。 一,聚合操作 对拆分之后的数据进行聚合,对于DataFrame进行聚合操作,主要使用aggregate()函数,可以简写为agg(): DataFrameGroupBy.aggregate(func=None, *args, **kwargs)
pandas提供基于行和列的聚合操作,groupby可理解为是基于行的,agg则是基于列的 从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果。 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...
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 '...
创建了一个新的 DataFrame,其中包含三列:group, data1,和 data2,并使用了稍微复杂一些的 agg 函数操作。 首先,通过 groupby 函数将数据按 group 列分组。 然后,对 data1 列进行了平均值、最大值和最小值的计算;对 data2 列进行了总和的计算,以及一个自定义函数的计算,该函数返回 data2 列中的最大值与最...
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'],...
agg()函数是Pandas中用于聚合计算的函数之一,它允许用户对DataFrame或Series对象应用一个或多个操作,实现数据的聚合处理。agg()函数的灵活性在于可以同时使用多种聚合方法,或对不同的列使用不同的聚合方法。 3. 使用agg()进行去重计数 去重计数是指计算某列中不同值的数量。在Pandas中,通常可以使用nunique()函数来...