df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() 其中,by参数指定了用于分组的列名或列名列表,columns_to_show参数指定了需要显示的列名或列名列表,function参数指定了对分组后的数据进行的聚合操作,如求和、平均值、计数等。 对于当月求和的需求,可以按照日期列进行分组,然后对需要求和的列应用sum函数即...
df2 = df.groupby(["A"], axis =0)print(df2.groups)print("按照数值类型分组,求和") df3 = df.groupby(df.dtypes, axis =1).sum()print(df3)print("---将CD作为一组分出来,并计算求和---") mapping = {"C":"one","D":"one"}print(df.groupby(mapping, axis =1).sum())print("---...
for name,group in grouped_single: print(name) display(group.head()) 1. 2. 3. 4. # level参数(用于多级索引)和axis参数 df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head() 1. 2. 3. 2.2 grouby对象的特点 查看所有调用方法 print([attr for attr in...
条件group by是指根据特定的条件对数据进行分组。在Pandas中,可以使用groupby()函数来实现条件分组。该函数接受一个或多个列名作为参数,根据这些列的值进行分组。例如,假设我们有一个包含学生信息的数据集,其中包括学生的姓名、性别和成绩,我们可以使用条件group by将学生按性别进行分组。 代码语言:txt 复制 import pa...
df_2.groupby("X", as_index=True).get_group(name="A") 4、还原。对groupby对象还原成df gropbyed_object.apply(lambda x: x) 二、计算与筛选 1、计算 2、筛选 pandas 对A列groupby 后,对B列大于30的数求和 2.1、先筛选后groupby result = df[df['B'] > 30].groupby('A')['B'].sum() ...
在SQL或者MySQL的数据库查询操作中我们经常会使用group by关键词来表示根据某个字段分组,然后再进行后续的聚合统计操作。 在Pandas我们同样可以实现类似的功能,使用的关键字是:groupby(连在一起的) 聚合函数-aggregation function 不管是SQL数据库还是Pandas中,分组之后的后续操作绝大部分情况下都是进行聚合统计,下面列出...
Pandas 按 groupby 求和,但排除某些列 社区维基1 发布于 2022-12-29 新手上路,请多包涵 在Pandas 数据框上进行分组,但从该分组中排除某些列的最佳方法是什么?例如我有以下数据框: Code Country Item_Code Item Ele_Code Unit Y1961 Y1962 Y1963 2 Afghanistan 15 Wheat 5312 Ha 10 20 30 2 Afghanistan 25...
我试图弄清楚如何将数据按key1分组并仅对key1等于“ 1”的data1值求和。 这是我尝试过的 def f(d,a,b): d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum() df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_index() 但这给了我一个数值为“无”的数据框 index key1 0 0 a None ...
一、pandas.group_by 首先来看一下案例的数据格式,使用head函数调用DataFrame的前8条记录,这里一共4个属性 column_map.head(8) work_order 表示工序, work_station表示工位,rang_low, range_high 表示对应记录的上下限,现在使用groupby统计每个工序工位下面各有多少条记录 ...