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 也经常与 pivot_table, crosstab 等函数结合使用,以便...
使用result_type参数,使得apply返回多列。 result_type参数可以取'reduce','expand','broadcast'以及None,默认是None。result_type参数是在每次处理返回的对象是可迭代时才生效,如果只有一个元素则返回Series,result_type参数便不生效。对于groupby数据使用apply时不生效,此时会把result_type认为是apply要应用的函数的参数...
result = df.groupby("MovieID").agg( {"Rating":['mean', 'max', np.min]} ) result.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead tr th { text-align: left; } .dataframe thead tr:last-o...
groupby的apply输入是一个df,输出也是一个df DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwargs)[source] Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame’s index (axis=0) or the Da...
result.columns = ["rating_mean", "rating_min","rating_max","user_count"] result.head() 方法3:使用groupby之后apply对每个子df单独统计 In [ ] def agg_func(x): """注意,这个x是子DF""" # 这个Series会变成一行,字典KEY是列名 return pd.Series({ "rating_mean": x["Rating"].mean(), ...
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...
在Pandas dataframe中使用apply返回多列,可以通过两种方法实现:使用apply函数和使用assign函数。 方法一:使用apply函数 首先,定义一个函数,该函数将应用于每一行或每一列。 使用apply函数,将该函数应用于DataFrame的每一行(axis=1)或每一列(axis=0)。 在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的S...
在Pandas中,数据聚合主要包括五个步骤:拆分(Split)、应用(Apply)、组合(Combine)、聚合(Aggregate)和转换(Transform)。 拆分是将数据按照一定的规则进行分组的第一步。在Pandas中,我们可以使用groupby()函数来实现数据的分组。groupby()函数会将数据集按照指定的列或列组进行分组,并返回一个GroupBy对象。例如,假设我们...
apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 groupby().apply():聚合之后应用于某个函数 apply() 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kw...
使用pandas处理表格数据时,会经常的用到Series.map,Series.apply,Pandas.apply三个方法,熟悉这几个方法的使用,可以极大的提高工作效率。 一、常用的处理表格的函数 pd.read_csv('xx.csv',encoding='utf-8') pd.read_excel('xxx.xls',encoding='gbk') ...