3.1 利用groupby()进行分组 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...
Agg函数的基本语法如下: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,30,35,28,32],'city':['New York','London','Paris','Tokyo','London'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]})# 使用agg函数计算多个统计量stats=df.groupby('city...
利用agg函数来计算多个聚合值。 df.groupby('班级')['语文'].agg(["mean", "max"]) mean max 班级 一班90.0 92 三班90.0 91 二班96.5 98 4、对聚合结果进行命名 df.groupby('班级').agg(语文平均成绩=("语文","mean"),语文最高分=("语文","max")) 语文平均成绩 语文最高分 班级 一班90.0 92...
通过调用get_group()函数可以返回一个按照分组得到的DataFrame对象,所以可以将DataFrameGroupBy对象理解为是多个DataFrame组成的。 而没有调用get_group()函数之前,此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy,此时进行对DataFrameGroupBy按照列名进行索引, 就可以得到SeriesGroupBy对象,取多个列名,则得到的任然是DataFrameGroupBy对象,...
pandas groupby 多个函数 文心快码BaiduComate 在pandas中,groupby功能非常强大,它允许你根据一个或多个键对数据集进行分组,并对每个分组应用聚合函数。下面我将详细解释如何在groupby后应用单个函数以及如何同时应用多个函数。 1. 理解pandas的groupby功能 groupby方法用于将数据根据某些列的值进行分组。分组后,你可以对...
scalar: 当Series.agg()聚合单个函数时返回标量。 Series: 当DataFrame.agg()聚合单个函数时,或Series.agg()聚合多个函数时返回Series。 DataFrame: 当DataFrame.agg()聚合多个函数时返回DataFrame。 传入单个参数 # coding=utf-8 importpandasaspd importnumpyasnp ...
在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄、城市和工资信息的DataFrame。然后,我们使用groupby('name')按姓名分组,并使用agg函数计算每个人的平均年龄和工资。 1.2 多列分组 我们也可以按多个列进行分组: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Alice','Bob'],...
groupby('column_name', sort=False)分组后聚合函数应用不正确:默认情况下,groupby函数会对每个分组应用所有聚合函数。如果只需要应用特定聚合函数,可以将其他不需要的聚合函数设置为None: grouped = df.groupby('column_name').agg(['sum', None, 'mean']) 四、总结与建议Pandas的groupby函数是数据处理中非常...
sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean","max"]) ...
grouped_sales = sales_data.groupby('product').apply(average_sales)print(grouped_sales)多个聚合函数 当需要同时计算多个统计指标时，可以将多个函数封装到一个字典中。aggregations = {'amount': ['sum', 'mean']} grouped_sales = sales_data.groupby('product').agg(aggregations)print(grouped_sales)输出...