'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['Score'].mean() max_score = x['S
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...
(df.groupby('Country').agg(num_agg)) import pandas as pd df...).round(1).head() 对于聚合后的数据表格,是多级索引,可以重新定义索引的数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country': ['China...).agg(num_agg) print(ss) appy 用法 import pandas as pd df = pd.DataFrame([...
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...
这里apply函数实际上是一个应用非常广泛的转换函数,例如面向series对象,apply函数的处理粒度是series的每个元素(标量);面向dataframe对象,apply函数的处理粒度是dataframe的一行或一列(series对象);而现在面向groupby后的group对象,其处理粒度则是一个分组(dataframe对象)。例如,需要计算每个班级语文平均分与数学平均分之差,...
本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate(),别名DataFrame.agg(),aggregate()和agg()是同一个函数,仅名字不同。 agg()参数和用法介绍 agg(self, func=None, axis=0, *args, **kwargs): func: 用于聚合数据的函数,如max()、mean()、count()等,函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用,或传递到DataFrame....
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 ...
1. groupby的基本用法 groupby方法的基本用法非常简单。首先,我们需要创建一个dataframe。然后,我们可以通过调用dataframe的groupby方法,并传入一个或多个列名,来对dataframe进行分组。 以下是一个简单的示例: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','...
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 ...
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