灵活性:apply()函数允许你自定义操作,适用于各种复杂的数据处理需求。 高效性:对于大数据集,apply()结合groupby()可以有效地进行分组计算,提高处理速度。 易用性:pandas 的apply()函数语法简洁,易于上手。 类型 逐元素操作:对 DataFrame 或 Series 中的每个元素应用函数。
health_data['age_group']=data.apply(lambda x: age_group(x['age']), axis=1) health_data.head() 聚合算法 假设现在需要对data中的数据计算列总和 和列平均,使用apply可以进行相应的操作,需要使用axis=0 data[["height(cm)","weight(kg)","age"]].apply(np.sum,axis=0) height(cm) 20466 weigh...
pandas groupby后的对象处理和转换成DataFrame - 知乎 (zhihu.com) 五 group直接使用sum(),会忽略空值。使用apply不会。 pf.groupby('bin')[col].sum()为pandas DataFrame“pf”的“bin”列中的每个唯一值计算指定列“col”中的值的总和。 pf.groupby('bin')[col].apply(sum)将内置的Python sum()函数应用...
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”(拆分 - 应用 - 合并). 拆分:groupby,按照某个属性column分组,得到的是一个分组之后的对象 应用:对上面的对象使用某个函数,可以是自带的也可以是自己写的函数,通过apply(function) 合并:最终结果是个S型数...
Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作,本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。我们先模拟产出1个Dataframe:import numpy as np import pandas as pd company=["A","B","C"] data=pd.DataFrame({ "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10...
as_index:对于聚合输出,返回的GroupBy对象把分组标签作为索引 group_keys:当调用apply函数时,把分组键(group keys)作为索引来区分分组 dropna:如果设置为True,当分组键包含NA时,把包含NA的分组键以及对应的值删除掉。 如果by是标签列表,通常是按照列值来对数据进行分组,通常用于数据框(DataFrame)中,按照分组列,对每...
Pandas:返回字典的Groupby和apply函数 让我们通过遍历groupby对象的组来创建一个记录列表,并对每个组应用函数foo,然后您可以将这些记录append应用到给定的数据帧 df.append([foo(x) for _, x in df.groupby(['A', 'B'])], ignore_index=True) 或者我们也可以使用apply df.append([*df.groupby('col_1')...
在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成,这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。 为了后续图解的方便,采用模拟生成的10个样本数据,代码和数据如下: company=["A","B","C"] data=pd.DataFrame({ "company":[company[x]fo...
sales.groupby("store").agg(avg_stock_qty=("stock_qty","mean"),avg_price=("price","mean") ) 1. 2. 3. 4. 如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 复制 sales.groupby("store",as_index=False).agg(avg_stock_qty=("stock_qty","mean"),avg_pri...
apply()方法可以应用 lambda 函数,举例如下: In [18]: df.groupby('A').apply(lambda x: x['C']-x['B'])Out[18]: A X 0 11 3 9 6 13 9 17Y 1 12 4 12 7 9Z 2 10 5 12 8 9dtype: int64In [19]: df.groupby('A').apply(lambda x: (x['C']-x['B']).mean())Out[19]...