首先,groupby函数可以根据指定的列或条件将数据集分成多个组。例如,假设我们有一个包含姓名、性别和年龄的数据集,我们想要按照性别进行分组,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 grouped = df.groupby('性别') 这将返回一个GroupBy对象,可以对其进行进一步的操作。 ...
1.1 基本的GroupBy操作 让我们从一个简单的例子开始,看看如何使用GroupBy进行基本的数据分组和聚合。 importpandasaspd# 创建示例数据data={'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','example.com','example.com'],'category':['A','B','A','B'],'visits':[100,150,200,250]}df=pd.Data...
groupby('name')['quantity', 'ext price'].agg(['mean', sparkline_str]).round(2) # sparkline 图形 # https://hugoworld.wordpress.com/2019/01/26/sparklines-in-jupyter-notebooks-ipython-and-pandas/ def sparkline(data, figsize=(4, 0.25), **kwargs): """ creates a sparkline """ # Turn...
会返回一个groupby_generic.DataFrameGroupBy对象,如果不给定聚合方法,不会返回 DataFrame。 1.2 DateFrame应用分组 #按team进行分组,并求和df.groupby('team').sum() #对不同列进行不同的聚合计算,对分组对象使用agg,传入函数字典#对分组后的同一列进行不同运算df.groupby('team').agg({'Q1':['sum','max']...
# 每列的最大值 df.agg('max') # 将所有列聚合产生sum和min两行 df.agg(['sum', 'min']) # 序列多个聚合 df.agg({'Q1' : ['sum', 'min'], 'Q2' : ['min','max']}) # 分组后聚合 df.groupby('team').agg('max') df.Q1.agg(['sum', 'mean']) 6、transform() ★★☆☆☆ ...
pandas.groupby()三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析,那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具(pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool)。相信很多小伙伴...
'Tokyo','London','New York'],'department':['IT','HR','Finance','IT','HR','Finance'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000,75000]})# 按城市和部门分组,计算平均薪资avg_salary=df.groupby(['city','department'])['salary'].mean()print("Average salary by city and department:",avg...
# 每列的最大值df.agg('max')# 将所有列聚合产生sum和min两行df.agg(['sum', 'min'])# 序列多个聚合df.agg({'Q1' : ['sum', 'min'], 'Q2' : ['min','max']})# 分组后聚合df.groupby('team').agg('max')df.Q1.agg(['sum', 'mean']) ...
df.loc[df.groupby(['Key']).filter(lambda x : (x['admit'] == x['discharge'].any())&(x['Num1'].isin(num1_range).any())),'flag']=1 我收到一个错误 ValueError: cannot set a Timestamp with a non-timestamp flag = True的两个条件之一: ...
GroupBy可以分解为三个步骤:split - apply - combine Splitting: 把数据按主键划分为很多个小组 Applying: 对每个小组独立地使用函数 Combining: 把所得到的结果组合 那么,完成逻辑 Splitting 由 groupby 实现 Applying 由 agg、apply、transform、filter实现具体的操作 ...