在pandas中,groupby和agg是用于数据分组和聚合操作的重要函数。为了提高计算效率,可以使用并行计算的方法来加速groupby和agg的执行。 一种有效的并行方法是使用Dask库。Dask是一个灵活的并行计算库,可以在单机或分布式集群上执行大规模数据处理任务。它提供了与pandas兼容的API,可以无缝地将现有的pandas代码转换为并行计算...
df = pd.DataFrame(data)# 定义自定义聚合函数defcustom_agg(series):returnseries.max() - series.min()# 按部门分组并应用自定义聚合函数custom_agg_result = df.groupby('department')['salary'].agg(custom_agg)print("按部门分组并应用自定义聚合函数:")print(custom_agg_result)# 对同一列应用多个聚合...
要进行分组运算第一步当然就是分组,在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。 其主要使用到的参数为by,这个参数用于传入分组依据的变量名称,当变量为1个时传入名称字符串即可。 当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面...
'salary':[6000,8000,7000,9000],'experience':[3,5,4,6]}df=pd.DataFrame(data)# 按部门分组并计算薪水总和和经验最大值multi_agg_result=df.groupby('department').agg({'salary':'sum','experience':'max'})print("按部门分组并计算薪水总和和经验最大值:")print(multi_agg_result)...
agg() 方法则用于对分组后的数据进行聚合计算。下面简单介绍这两个方法的参数：groupby()方法：groupby()方法用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。参数：by：指定分组的列名或列名的列表。可以是字符串、列表或字典。其他可选参数：例如 as_index，sort，group_keys等。示例：import pandas as pd# 创建示例...
去重既可以在聚合前去重,也可以在聚合中去重,每个分类之间的重复数据互不干扰,又了解集合中的数据是唯一的,则可以将聚合后的数据转成set后再拼接。 df.groupby(['id', 'type']).agg(set)['fruits'].map(lambda x: ', '.join(x)).reset_index() ...
8. 使用groupby()和agg()在合并列时进行分组和聚合 groupby()方法允许你按照某个或某些列的值进行分组,而agg()方法可以在这些分组上执行一个或多个聚合操作。 示例代码 8 importpandasaspd data={'A':['pandasdataframe.com','example','test'],'B':['tutorial','pandasdataframe.com','data'],'C':[...
从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果。 而agg是DataFrame的直接方法,返回的也是一个DataFrame。当然,很多功能用sum、mean等等也可以实现。但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串,也可以自定义,参数是column对应的子DataFrame...
总结来说,groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段(这里是company),划分为若干个分组DataFrame,被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说,在groupby之后的一系列操作(如agg、apply等),均是基于子DataFrame的操作。 agg 聚合操作 聚合操作是groupby后常见的操作。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、...
groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值 df.apply(np.mean) #np.mean() 在每列上应用该函数 df.apply(np.max,axis=1) # np.max() 在每行上应用功能 数据合并 df1.append(df2) #将df2添加 df1的末尾 (各列应相同) pd.concat([df1, df2],axis=1) #将 df1的...