get_group("male") df.groupby(["sex", "age"]).get_group(("male", 18)) # 分组之后聚合:均值、最大最小值、计数、求和等,需要调用agg()方法grouped = df.groupby("sex") grouped["age"].agg(len) grouped["age"].agg(['mean','std','count','max']) # 能够传入多个聚合函数 grouped["...
你也可以使用g.ag (['min', 'max'])一次调用计算多个函数,或者使用g.c describe()一次显示一堆统计函数。 如果这些还不够,你还可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是: 一个函数f,它接受一个组x(一个Series对象)并生成一个值(例如sum())与g.eapply (f)一起使用。 一个函数f,它接受一个组x(一...
'New York','London'],'department':['Sales','IT','Marketing','Sales','IT'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]}df=pd.DataFrame(data)# 按单个列分组grouped_by_city=df.groupby('city')# 按多个列分组grouped_
df_2.groupby("X", as_index=True).get_group(name="A") 注意,get_group方法中,name参数只能传递单个str,不可以传入list,尽管Pandas中的其他地方常常能看到这类传参。如果是多列做主键的拆分,可以传入tuple。 迭代遍历 forname, groupindf_2.groupby("X"):print(name)print(group,"\n") AX Y0A12A3BX ...
...在没有进行调用get_group(),也就是没有取出特定某一组数据之前,此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy,其中也有很多函数和方法可以调用,如max()、count()、std()等, 2.3K10 pandas中的数据处理利器-groupby 在数据分析中,常常有这样的场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后的内容合并,作为...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
max_values = dataframe.groupby(['nutrient'])['value'].max() result = max_values[lookup_nutrient] return print(result) 它似乎能正确识别营养素的最大值,但只返回营养素值。我需要食物栏上相应的str。例如,如果我给出以下论点 food_for_nutrient('A‘) ...
下面介绍,分组对象 and 分组对象的方法有哪些 2.1 分组对象 2.2 按标签分组 ⭐按某一列/多列进行分组 ⭐如果是多列,会按照这几个列的排列组合的去重,进行分组,并且get_group()时要传入元组 grouped = df.groupby('team') grouped.get_group('A') ...
data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0) open 22.74 close 22.85 dtype: float64 特定需求需要用这个。 4、Pandas画图 4.1 pandas.DataFrame.plot DataFrame.plot(kind='line') ‘line’ : 折线图 ‘bar’ : 条形图 ‘barh’ : 横放的条形图 ‘hist’ : 直方...
min, max prod first, last You can use aggregations of your own devising and additionally call any method that is also dedined on the grouped object. For example, you might recall that quantile computes sample quantiles of a Series or a DataFrame. ...