def custom_function(x): return x['values'].sum() / len(x) result = df.groupby('category').apply(custom_function) result categoryA 20.0B 30.0dtype: float64 在上面的例子中,我们首先按 category 列进行分组,然后对每个组应用 custom_function,该函数计算每个组的平均值。 除了groupby,apply 也经常...
70, 80]} df = pd.DataFrame(data) # 定义一个返回字典的自定义函数 def custom_func(group): return {'sum_C': group['C'].sum(), 'mean_D': group['D'].mean()} # 使用Groupby和apply函数应用自定义函数 result = df.groupby(['A', 'B']).apply(custom_func).reset_index() print(resu...
'HR','IT','Finance'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000,75000]})# 定义一个自定义函数deftop_salary(group):returngroup.loc[group['salary'].idxmax()]# 使用groupby和applyresult=df.groupby('department').apply(top_salary
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()。 首先读入数据,这里使用到的全美婴儿姓名数...
日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。
最一般化的GroupBy方法是apply,apply会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 代码示例 我们使用的数据集为利用python进行数据分析中的小费数据集, tips_df.head() 首先定义一个函数,在指定列找出最大值,然后把这个值所在的行选取出来。
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,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(本文使用到的...
grouped= df.groupby(by=grouping_columns) AI代码助手复制代码 其中,grouping_columns可以是一个列名、多个列名的列表,或者是一个函数。groupby返回的是一个DataFrameGroupBy对象,它包含了分组后的数据。 2.apply方法的作用 apply是 Pandas 中用于对分组后的数据应用自定义函数的函数。它可以将一个函数应用到每个分组上...
groups = df.groupby('Major') Applying Direct Functions Let’s say you want to find the average marks in each Major. What would you do? Choose Marks column Apply mean function Apply round function to round off marks to two decimal places (optional) ...
最一般化的GroupBy方法是apply,apply会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 代码示例 我们使用的数据集为利用python进行数据分析中的小费数据集, tips_df.head() 首先定义一个函数,在指定列找出最大值,然后把这个值所在的行选取出来。