df.groupby(['Animal'],as_index=False).mean() 重新构造一个数据,拥有双层索引: arrays=[['Falcon','Falcon','Parrot','Parrot'],['Captive','Wild','Captive','Wild']]index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('Animal','Type'))df=pd.DataFrame({'Max Speed':[390.,350.,30.,20.]},i...
print(df_expenditure_mean) 结果 groupby分组结果保存 成DataFrame方法: import pandasas pd from pyechartsimport Line df= pd.DataFrame({'name': ['张三','李四','王五','张三','王五','张三','赵六','张三','赵六'], 'sex': ['男','女','男','男','男','男','女','女','女'], ...
在Pandas库中,DataFrameGroupBy对象是一个非常重要的数据结构,它允许我们对数据进行分组聚合操作。然而,有时我们可能希望将DataFrameGroupBy对象转换回普通的DataFrame对象,以便进行进一步的分析或操作。 1. DataFrameGroupBy对象 首先,让我们了解一下DataFrameGroupBy对象。当我们使用groupby方法对DataFrame进行分组时,就会得到一...
1、使用.to_frame() grouped=df.groupby('pair')['time'].min()pf1=grouped.to_frame()print(type(grouped))print(type(df)) 可以看到将grouped的<class 'pandas.core.series.Series'>转换成了<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 注意: 1、对于pandas.core.frame.DataFrame数据会报错 DataFrameGroupBy' ...
g1 = df1.groupby( [ "Name", "City"] ).count() 打印产生一个 GroupBy 对象: City Name Name City Alice Seattle 1 1 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 2 Seattle 1 1 但我最终想要的是另一个包含 GroupBy 对象中所有行的 DataFrame 对象。换句话说,我想得到以下结果: City Name Name City ...
ans_df=df_Grp.get_group(tmpname[0])#get_group函数返回一个DataFrame 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 但是注意此时得到的index不是0~len-1这样的顺序,而是乱序的,也就是groupby之前的顺序,所以需要再调用reset_indnex()函数进行操作。
将pandas groupby后的对象转换成DataFrame，可采取以下方法：1、使用.to_frame()：此方法适用于将series转化为DataFrame，任何series均可通过此方法转化为DataFrame。注意：对于pandas.core.frame.DataFrame数据，直接使用.to_frame()会报错，因该方法用于序列转化为DataFrame，而非DataFrame自身。2、set_index(...
在Python Pandas中,可以使用groupby函数对DataFrame进行分组操作,然后将分组结果的值与原始DataFrame合并。具体步骤如下: 1. 首先,导入Pandas库并读取数据到...
下面是一个示例代码,演示如何使用groupby方法根据每个组中的关闭条件选择值: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'Closed': [True, False, Tr...
pandas中groupby的参数:as_index 参考:https://blog.csdn.net/cjsyr6wt/article/details/78200444?locationNum=11&fps=1 以下是pandas官方的解释: DataFrame.groupby(by = None,axis = 0,level = None,as_index = True,sort = True,group_keys = True,squeeze = False,observe= False,** kwargs)...