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...
grouped是一个DataFrameGroupBy对象,如果想查看计算过的分组,可以借助groups属性实现 grouped.groups 显示结果: {'Female': [198, 124, 101], 'Male': [24, 6, 153, 211, 176, 192, 9]} 上面返回的结果是DataFrame的索引,实际上就是原始数据的行数 在DataFrameGroupBy对象基础上,直接就可以进行aggregate,trans...
具体使用groupby和aggregate将pyspark DataFrame中的行与多列连接起来的步骤如下: 首先,导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName(...
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 ...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,而DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一。在使用Pandas的DataFrame进行groupby操作后,可以使用agg函数进行聚合计算,并且可以为聚合后的结果添加额外的标头。 在groupby agg操作中,groupby函数用于按照指定的列或条件将数据分组,而agg函数用于对分组后的数据进行聚合计算...
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...
在对数据进行处理的时候,分组与聚合是非常常用的操作。在Pandas中此类操作主要是通过groupby函数来完成的。 先看一个实际的例子: # 生成一个原始的DataFrame In [70]: raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawk ...
即根据col2进行分组后,col1的组内最大值、最小值以及组内大于10的值的个数,加上col2这一列,共同构成一个新的DataFrame对象。 Pandas中groupby+agg+merge及describe实现各类分组统计及一些实用技巧 中讲到了为什么这么写最好,大致是三点: 为什么要用agg: ...