'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
Series: 当DataFrame.agg()聚合单个函数时,或Series.agg()聚合多个函数时返回Series。 DataFrame: 当DataFrame.agg()聚合多个函数时返回DataFrame。 传入单个参数 # coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'Col-1':[1,3,5],'Col-2':[2,4,6],'Col-3':[9,8,7],'Col-4':[3,6...
返回的数据分为三种:scalar(标量)、Series或DataFrame。 scalar: 当Series.agg()聚合单个函数时返回标量。 Series: 当DataFrame.agg()聚合单个函数时,或Series.agg()聚合多个函数时返回Series。 DataFrame: 当DataFrame.agg()聚合多个函数时返回DataFrame。 传入单个参数 AI检测代码解析 # coding=utf-8 importpandasasp...
df = pd.DataFrame(data)# 按列'A'分组,并计算每组的和grouped = df.groupby('A').sum()print(grouped) 输出结果: C DA bar 12 36foo 24 54 2. aggregate或agg方法 用处:对分组对象应用聚合函数,可以是单个函数或多个函数。 语法规范:GroupBy.aggregate(func=None, *args, **kwargs) func:聚合函数...
grouped=df.groupby('key1') grouped['data1'].quantile(0.9)# 0.9分位数 1. 2. 3. key1 a 1.037985 b 0.995878 Name: data1, dtype: float64 1. 2. 3. 4. To use your own aggregation functions, pass any function that aggregates an array to theaggregateoraggmethod ...
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 ...
As you've already seen, aggregating a Series or all of the columns of a DataFrame is a matter of using aggregate with the desired function or calling a method likemean or std. However, you may want to aggregate using a different function depending o the column, or multiple functions at ...
groupby+单个字段+多个聚合 求解每个人的总薪资金额和薪资的平均数: 方法1:使用groupby+merge 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mean_salary=df.groupby("employees")["salary"].mean().reset_index()mean_salary .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .datafra...
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({ ...
DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callables DataFrame.transform(func, *args, **kwargs)Call function producing a like-indexed NDFrame DataFrame.groupby([by, axis, level, …])分组