# 使用groupby函数对列A进行分组,并应用agg函数 result = df.groupby('A').agg(lambda x: list(x)) print(result) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 B C D A bar [one, two, one] [2, 4, 6] [20, 40, 60] foo [one, two, two, one] [1, 3, 5, 8] [10, 30, 50, 80] 在这个...
3.1 利用agg进行简单的聚合 当groupby对象被建立后,我们也可以用agg函数对分组后的数据进行计算。下例中计算了group_2中feature_1的最大值和feature_2的均值。 3.2 transform函数 接下来我们使用transform函数对groupby对象进行变换,transform的计算结果和原始数据的形状保持一致。下例中我们自定义了函数data_range来获得...
'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)...
"x": x, "y": y}) print(df) result =df.groupby("cat").agg({"x": lambda x: x.mean...
在Pandas中，聚合是指将数据按照某些条件进行分组，并对每个组的数据进行汇总计算的过程。聚合操作可以帮助我们快速计算数据的总体统计量或生成摘要信息。groupby() 方法用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。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...
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函数multi_func_agg_result=df.groupby('department')['salary'].agg(['sum','mean'])print("\n对同一列应用多个聚合函数:")print(multi_func_agg_...
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。理解了这点,也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见...
是否有一种现有的内置方法将两个不同的聚合函数应用于同一列,而无需agg多次调用? 语法上错误但直观上正确的方法是: # Assume `function1` and `function2` are defined for aggregating. df.groupby("dummy").agg({"returns":function1, "returns":function2}) 显然,Python不允许重复的键。还有其他表达方式...
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 ...
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()。