...输出为: 指定列聚合 # 使用agg()方法聚合分组中指定列的数据 groupby_obj.agg({'a':'max', 'c':'sum', 'e': my_range}) 输出为:...与前几种聚合方式相比,使用apply()方法聚合数据的操作更灵活,它可以代替前两种聚合完成基础操作,另外也可以解决一些特殊聚合操作。
我们先看下`groupby()`第一个参数的定义: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True)[source] Parameters by mapping, function,label, orlist of labels Used to determine the groups for t...
'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_
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 column_map.groupby(['work_order','work...
...可以肯定的是,为了实现按用户分组进行区间合并,那么肯定要groupby('uid'),而后对每个grouper执行range_combine,得到各用户及其合并后的所有区间嵌套列表,进而问题转化为如何将这个嵌套列表再拆分为多行...这就涉及到Pandas中的一个有用的API——explode,即将一个序列分裂成多行,从如下的explode函数说明文...
'New York','London'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]})defsalary_range(group):returnpd.Series({'min_salary':group['salary'].min(),'max_salary':group['salary'].max(),'range':group['salary'].max()-group['salary'].min()})result=df.groupby('city').apply(salary_range)...
import pandas as pd import numpy as np# generating data consisting of weekly sales for the timeperiod Jan,2022 to Jan,2023dates = pd.date_range('2022-01-01', '2023-01-05', freq = '1 W')sales_val = np.linspace(1000, 2000,len(dates) )data = {'date':dates, 'sales': sales...
import numpy as npdf = pd.DataFrame( { "date": pd.date_range(start="2022-08-01", periods=8, freq="D"), "category": list("AAAABBBB"), "value": np.random.randint(10, 30, size=8) } ) 我们可以单独创建一个列,包含值列的累计总和,如下所示: ...
by_big5=df.groupby(big5)#根据索引是否大于5进行分组#查看分组情况forgroup_name,group_datainby_big5:print(group_data)# key data# 1 A 0# 2 B 5# 3 C 10# 4 A 5# 5 B 10# key data# 6 C 15# 7 A 10# 8 B 15# 9 C 20
sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( avg_sales = ("last_week_sales","mean")).sort_values(by="avg_sales",ascending=False).head 这些行根据平均销售值按降序排序。 10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。如果我们需要n个最大的值,可以用下面的方法: ...