pandas groupby agg 重命名 文心快码BaiduComate 在pandas中,使用groupby和agg函数对数据进行聚合操作后,经常需要重命名生成的列以提高数据的可读性。这里将详细解释如何使用agg函数的结果进行列重命名,并提供代码示例。 1. 理解pandas的groupby和agg函数 groupby函数用于将数据拆分成多个组,这些组是基于一个或多个键的...
df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby函数对数据进行分组,并重命名重复的列名 df_grouped = df.groupby('A').agg({'B': 'sum', 'C': 'mean'}).rename(columns={'B': 'Total', 'C': 'Average'}) print(df_grouped) 在上述示例中,我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame。然...
在pandas中,可以使用多个聚合函数对数据进行聚合操作,并且可以对聚合后的列进行重命名。以下是相关的语法:多个聚合函数: 使用agg()函数对数据进行聚合操作,可以传入一个字典,字典的键是要聚合的列名,值是要应用的聚合函数或函数列表。 聚合函数可以是内置的函数(如sum、mean、max、min等),也可以是自定义的函数。
所以针对Groupby后agg的用法,就是DataFrame.agg的用法,不用额外说什么,照样是 列表、字典 形式传入。 列表传参 df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) ---print--- Income Age min mean max min mean max Country America 40000 40000.000000 40000 250 25...
for name,group in df.groupby(df['sex'],df['class']): print("组名:",name) print("数据:",group) #对python按照性别分组 df['Python'].groupby(df['sex']) #对Python按照性别分组 for name,group in df['Python'].groupby(df['sex']): ...
在这个例子中,我们定义了一个自定义函数custom_agg,它计算数据的四分位距(75th percentile – 25th percentile)。然后,我们将这个函数应用到按类别分组的数据上。 1.5 转换操作 GroupBy 不仅可以用于聚合,还可以用于转换操作。转换操作会为每个组返回与原始数据框大小相同的结果: ...
1. goupby3=df2.groupby(['species'])2. goupby3['old'].agg(['min','mean','max'] 2)重命名 goupby3['old'].agg([('rename_min','min'),('rename_max','max')]) 3)多列聚合 goupby3.agg({'old':['min','max'],'weight':['mean']}) ...
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 ...
cat': random_cats_list, "x": x, "y": y}) print(df) result =df.groupby("cat").agg(...