df=pd.DataFrame({'group':['A','A','B','B','C'],'value1':[10,20,30,40,50],'value2':[100,200,300,400,500],'value3':[1,2,3,4,5],'website':['pandasdataframe.com']*5})result=df.groupby('group').agg({'value1':'sum','
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引
First let's create duplicate columns by: df.columns = ['Date','Date','Depth','Magnitude Type','Type','Magnitude'] df Copy A general solution which concatenates columns with duplicate names can be: df.groupby(df.columns, axis=1).agg(lambdax: x.apply(lambday:','.join([str(l)forliny...
把“小时”作为行索引后,生成的对象里,就没有“小时”这个columns了,“小时”中的数据直接作为了index。 原来如此! 那为什么后面写的是df3.values而不是df3.车流量呢? 因为df3=df1.groupby('小时').车流量.sum()这个语句中,在执行完groupby('小时')后,又只取了“车流量”这一列数据。
df.columns.codes[0] == Int64Index([0, 1, 0, 1]) 使用多重索引构建一个Dataframe 除了从CSV文件读取和从现有列构建外,还有一些方法可以创建多重索引。它们不太常用——主要用于测试和调试。 由于历史原因,使用Panda自己的多索引表示的最直观的方法不起作用。
# Grouping with only statusgrouped1=df.groupby("Status")# Grouping with temperature and statusgrouped3=df.groupby(["Temperature","Status"]) Python Copy 正如我们所看到的,我们已经根据 “状态 “和 “温度和状态 “将它们分组。现在让我们执行一些功能。
# 自定义一个求SAT数学成绩的加权平均值的函数 In[76]:defweighted_math_average(df):weighted_math=df['UGDS']*df['SATMTMID']returnint(weighted_math.sum()/df['UGDS'].sum())# 按州分组,并调用apply方法,传入自定义函数 In[77]:college2.groupby('STABBR').apply(weighted_math_average).head(...
from typing import Iterator, Tuple import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf, struct pdf = pd.DataFrame([1, 2, 3], columns=["x"]) df = spark.createDataFrame(pdf) @pandas_udf("long") def multiply_two_cols( iterator: Iterator[Tuple[pd.Series, pd.Series]]...
[1],dtype='int64',name='A')# Behavior is independent from which column is returned>>>out=df.groupby("A",group_keys=False).apply(lambdax:x["B"])# Now return B>>>print(out)B0123A11223>>>print(out.columns)Index([0,1,2,3],dtype='int64',name='B')>>>print(out.index)Index([...