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) 参数注释: func:用于对分组中的数据进行聚合,有效值是函数、函数名称(func name)、函数名称的列表或dict。如果是dict,那么字典的Key是轴标签,通常是列名,字典...
在刚刚的执行结果中,可以看到各个职业的资料比例,这时候如果想要群组相同的职业,并且能够弹性检视不同群组的所有栏位资料,就可以使用Pandas套件的groupby()方法(Method),依据Job(职业)栏位来群组资料,如下范例: 执行结果 将资料进行群组化后,得到了DataFrameGroupBy物件,我们就可以使用get_group()方法(Method),指定Job(...
df = pd.DataFrame(data) # 按照'City'列进行分组 grouped = df.groupby('City') # 对分组后的数据进行迭代输出 for city, group in grouped: print(f"City: {city}") print(group) print() 三、agg/aggregate方法的聚合操作 agg和aggregate方法是Pandas中用于对分组后的数据进行聚合计算的函数,它们功能相...
'Math', 'Science', 'Science', 'Science'], 'Score': [90, 85, 92, 78, 80, 88]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby函数对数据进行分组 grouped = df.groupby('Name') # 使用aggregate函数对分组后的数据进行聚合计算
在DataFrameGroupBy对象基础上,直接就可以进行aggregate,transform计算了 grouped.mean() 显示结果: 上面结果直接计算了按sex分组后,所有列的平均值,但只返回了数值列的结果,非数值列不会计算平均值 通过get_group选择分组 female=grouped.get_group('Female')female ...
1 一旦对数据分组，接下来一定是对各组数据进行计算，这是通过groupby.aggregate()实现的，我们来看一下今天的例子：先引入必要的模块，然后创建一个DataFrame对象，如果你看了前几篇文章，应该已经知道这个DataFrame了。这是内部数据：根据两个索引color、food进行分组计算各组总和：计算结果为：计算结果默认使用了两个...
单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。...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...
在DataFrameGroupBy对象基础上,直接就可以进行aggregate,transform计算了 grouped.mean() 显示结果: 上面结果直接计算了按sex分组后,所有列的平均值,但只返回了数值列的结果,非数值列不会计算平均值 通过get_group选择分组 female=grouped.get_group('Female')female ...
2、GroupBy的agg用法案例 3、通过查看底层推演agg的路线原理 1、介绍agg的参数及使用demo agg是aggregate的别名 DataFrame.aggregate(func=None, axis=0, args,kwargs) 参数名解释传参格式例如 func用于汇总数据的功能。如果是函数,则必须在传递DataFrame或传递给DataFrame.apply时起作用。函数,str,列表或字典[np.sum...
在进行对groupby函数进行学习之前,首先需要明确的是,通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象,而不是一个DataFrame或者Series对象,所以,它们中的一些方法或者函数是无法直接调用的,需要按照GroupBy对象中具有的函数和方法进行调用。