groupby(["人", "人物"]).groups) # 获取指定分组“('小红', '雷神')”的数据 print(df.groupby(["人", "人物"]).get_group(("小红", "雷神"))) 五 聚合计算 #按“人”这一列进行分组 grouped = df.groupby("人") # 打印每个分组的键及其对应的行索引 print(grouped.groups) # 使用聚合函数...
DataFrame.groupby函数根据单列/多列/索引分组,当中的分组列可以按照类型、格式等拆分,也支持自定义函数分组。 第二步,应用操作。 在groupby对象上,支持对单个/多个数值列开展各种聚合操作,如SUM/AVG/COUNT/MEAN等统计操作,也支持自定义函数操作。 进一步地,DataFrame.apply函数支持各种具备创造力的自定义应用操作。 第...
Pandas dataframe是Python中一个强大的数据处理工具,它提供了高效的数据结构和数据分析功能。DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一,它类似于Excel中的表格,可以存储和处理二维数据。 groupBy是Pandas中用于分组和聚合数据的函数。它可以根据指定的列或多列对数据进行分组,并对每个分组进行聚合操作。通过groupBy函数,我...
Pandas如何聚合多个列 Pandas是一个基于Python的数据分析工具,它提供了丰富的功能来处理和分析数据。当需要聚合多个列时,可以使用Pandas的groupby方法。 groupby方法可以将数据按照指定的列进行分组,并对每个分组进行聚合操作。以下是使用Pandas进行多列聚合的一般步骤: 导入Pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as ...
接下来,我们使用groupby方法按照group列对数据进行分组。 python grouped = df.groupby('group') 使用agg方法对分组后的多列进行汇总: 现在,我们可以使用agg方法对分组后的多列应用不同的聚合函数。例如,我们可以对value1列求和,对value2列求平均值,对value3列求最大值和最小值。 python result = grouped.agg...
2. 使用groupby对单列进行分组 让我们从最简单的情况开始,对单列进行分组并进行聚合操作。 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','C'],'value':[10,20,15,25,30,35],'website':['pandasdataframe.com']*6})result=df.groupby('category')['value'].sum()prin...
聚合操作是groupby后非常常见的操作,聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等. 示例: 1、单列聚合 计算每个班的语文平均成绩: df.groupby('班级')['语文'].mean() 班级 一班90.0 三班90.0 二班96.5 Name: 语文, dtype: float64 2、多列聚合 ...
pandas中，可以使用 groupby 方法进行分组，通过传递多个列名作为 by参数来实现多列分组。下面是一个例子：import pandas as pd# 创建示例数据框data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'David', 'Emily', 'Firth', 'Gill'],'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 20, 35],'City': ['Beijing',...
1分组使用聚合函数做数据统计 1)单个列groupby,查询所有数据列的统计 我们看到: groupby中的'A'变成了数据的索引列 因为要统计sum,但B列不是数字,所以被自动忽略掉 2)多个列groupby,查询所有数据列的统计 3)同时查看多种数据统计 我们看到:列变成了多级索引 ...