'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
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...
defcountna(x):return(x.isna()).sum()df.groupby('year_month')['Depth'].agg([countna]) Copy result: countna Step 9: Pandas aggfuncs from scipy or numpy Finally let's check how to use aggregation functions withgroupbyfromscipyornumpy Below you can find ascipyexample applied on Pandasgr...
'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').agg({'age':['mean','max'],'salary':['mean','min','max']})print("Statistics by city:",stats)...
它将数据分成多个组，并返回一个 GroupBy 对象，我们可以在该对象上应用聚合操作。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...
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。 二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据列的长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby()。
agg(aggregate的缩写)用于对分组后的数据进行聚合计算。它可以接受多种类型的参数,如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg,我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数,极大地提高了数据处理的灵活性和效率。 单列聚合 基本用法 对于单列数据的聚合,通常我们会先使用groupby方法指定分组依据,然后调用agg方法...
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 ...
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'],...
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: importpandasaspd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...