在Pandas中,使用groupby方法对数据进行分组并聚合后,生成的DataFrame的列名往往是MultiIndex类型,这意味着列名包含多层索引。为了修改这些列名,我们需要按照特定的方式进行处理。以下是详细步骤和示例代码,用于说明如何修改groupby后的列名: 1. 使用pandas读取数据集 首先,我们需要有一个数据集。这里我们使用一个简单的示例数...
groupby+多个字段+单个聚合 针对多个字段的同时聚合: df.groupby(["employees","time"])["salary"].sum().reset_index() 1. #使用agg来实现 df.groupby(["employees","time"]).agg({"salary":"sum"}).reset_index() 1. 2. 3. groupby+多个字段+多个聚合 使用的方法是: agg(’新列名‘=(’原列名...
>>> grouped.agg([np.sum,lambda x:x.max()-x.min()]) score_math score_music sum <lambda> sum <lambda> class A 279 8 255 11 B 346 5 319 20 C 152 34 181 3 在列表中传入一个二元元组(函数名,函数),可以更改列名; 1 2 3 4 5 6 7 >>> grouped.agg([('sum',np.sum),('range...
数据类型不匹配:groupby函数默认会将分组列的数据类型转换为索引,如果多列的数据类型不匹配,可能会导致agg函数无法正常工作。在这种情况下,可以尝试将多列的数据类型统一转换为相同类型,然后再进行分组和聚合操作。 列名重复:如果多列的列名重复,可能会导致groupby函数无法正确识别列。在这种情况下,可以尝试修改列名,确保...
grouped['Age'].agg([np.max, np.min, np.mean, np.median]) 解释: grouped['Age']是一个SeriesGroupBy(按照等级分类后各组的年龄列),由三个Series组成(分别是等级1、2、3的DataFrame中的年龄列) 上述对SeriesGroupBy的操作等价于 grouped['Age'].max() ...
多列聚合是指同时对多个列进行分组和聚合计算。这在实际应用中非常有用,例如统计各部门员工的平均工资和最大工作经验。同样使用groupby和agg方法,只需传入一个包含多个列名的列表即可。 常见问题 优先级设定:明确各列之间的优先关系非常重要。通常按照从高到低的重要性依次列出列名。
用rename函数最方便理解和维护
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...
具体可参考官网的例子:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html gb = df.groupby("key1") gb.<TAB>#(输入gb.后按Tab键,可以看到以下提示:)gb.agg gb.boxplot gb.cummin gb.describe gb.filtergb.get_group gb.height gb.last gb.median gb.ngroups ...
9. groupby分组 10. query查询操作 11. 条件查询行 12. 合并dataframe 13.行数据操作 1.pandas列属性操作 修改列名 data=data.rename(columns={'Dest Country':'country','Dest':'iata_code','index':'from'}) 1. 修改列索引名 data.rename_axis('index',inplace=True) ...