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,该对象本身并不包含任何聚合结果,而是提供了一个接口来应用各种聚合函数。 agg 方法 agg(aggregate 的缩写)用于对分组后的数据进行聚合计算。它可以...
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(...
DataFrame.groupby函数根据单列/多列/索引分组,当中的分组列可以按照类型、格式等拆分,也支持自定义函数分组。 第二步,应用操作。 在groupby对象上,支持对单个/多个数值列开展各种聚合操作,如SUM/AVG/COUNT/MEAN等统计操作,也支持自定义函数操作。 进一步地,DataFrame.apply函数支持各种具备创造力的自定义应用操作。 第...
Pandas中groupby和aggregate的快速解决方案是使用transform函数。transform函数可以在不改变原始数据结构的情况下,对分组后的数据进行聚合计算,并将计算结果作为新的一列添加到原始DataFrame中。 下面是一个使用transform函数的示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['...
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 ...
groupby("employees")["salary"].sum().reset_index() total_salary .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } employees salary 0 小周 873 1 小张 2741 2 小明 1851 3 ...
我想制作groupby键和总和数据2,这部分没问题。但关于数据1,我想: 如果列表尚不存在:单个值在键未复制时不会更改指定给键的单个值将合并到新列表中 如果列表已经存在:其他单个值将附加到该列表,其他列表值将附加到该列表 然后,生成的数据帧应为: dfgood = pd.DataFrame({ ...
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。
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...