'B','C','C'],'product':['X','Y','X','Y','X','Y'],'sales':[100,150,200,120,80,250]}df=pd.DataFrame(data)# 对'category'和'product'列进行分组,然后计算sales的总和和平均值result=df.groupby(['category','product'])['sales'].agg(['sum','mean'])print(result)...
在pandas中,可以使用groupby语句对数据进行分组并进行聚合操作。如果要将groupby语句中的两列相乘,可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。 以下是完善且全面的答案: 在...
300],'quantity':[10,20,15,25,30],'pandasdataframe.com':[1,2,3,4,5]}df=pd.DataFrame(data)# 使用 agg 方法进行多列操作result=df.groupby(['category','subcategory']).agg({'sales':'sum','quantity':'mean','pandas
columns.values] grouped_df = grouped_df.reset_index() grouped_df 实例7 遍历分组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for key,group_df in df.groupby('product'): print("the group for product '{}' has {} rows".format(key,len(group_df))) 代码语言:javascript 代码运行次数...
df = pd.DataFrame([['a', 'man', 120, 90], ['b', 'woman', 130, 100], ['a', 'man', 110, 108], ['a', 'woman', 120, 118]], columns=['level', 'gender', 'math','chinese']) group = df.groupby('gender') df.groupby() 函数返回的对象是一系列键值对,其中键是分组的字段...
group.columns = columns1 +"_"+ columns2print(group)""" b_sum b_<lambda_0> c_mean d_join d_<lambda_0> a a 6 6yoyoyo~ 3 我一条 [我旺旺 , 一旺旺 , 条旺旺 ] b 3 3yoyoyo~ 4 是狗 [是旺旺 , 狗旺旺 ] """ transform ...
DataFrameGroupBy对象的内部结构为:[(分组名1, 子DataFrame1), (分组名2, 子DataFrame2), ...],相当于groupby()将DataFrame按字段值分成了多个小的DataFrame,然后将字段值和小的DataFrame用元组的方式保存在DataFrameGroupBy对象中。 print(grouped.groups) group_name = [gn for gn in grouped.groups.keys()] ...
如上所示,聚合之后返回的DataFrame,红色框内的是索引(index),蓝色框内的是列(columns)。 如果,我们希望分组聚合统计之后,分组的列(比如["股票代码", "日期"])仍然作为DataFrame的列, 可以在groupby分组时使用as_index=False参数。 data.groupby(by=["股票代码","日期"], as_index=False).agg( ...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 将df按content_id分组,然后将每组的tag用逗号拼接 df.groupby('content_id')['tag'].apply(lambda x:','.join(x)).to_frame() 1. 实例2 统计每个content_id有多少个不同的用户 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ ...
比如上面用到的消费数据集,可以使用groupby按性别和用餐时间分别计算小费数据的平均值 group_avg=tips_10.groupby(['sex','time']).mean()group_avg 显示结果: 分别查看分组之后结果的列名和行索引 group_avg.columns 显示结果: Index(['total_bill', 'tip', 'size'], dtype='object') ...