dtype: float64 # 分组,数据的结构不变 col.groupby(['color'], as_index=False)['price1'].mean() # 结果: color price1 0 green 2.025 1 red 2.380 2 white 5.560
grouped_single = df.groupby('Team').agg({'Age': ['mean', 'min', 'max']}) grouped_single.columns = ['age_mean', 'age_min', 'age_max'] grouped_single = grouped_single.reset_index() # 聚合多列 grouped_multiple = df.groupby(['Team', 'Pos']).agg({'Age': ['mean', 'min'...
DataFrame([[1,'banana'],[2,'apple'],[3,'orange']],columns=['id','name'],dtype=float) #---pd添加列--- value=sales.join(products.set_index('id'),on='product_id') print(value)Pandas join具有所有熟悉的“内”、“左”、“右”和“全外部”连接模式。 7....
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
average:默认值,如果数据相同则分配平均排名; min:给相同数据分配最低排名; max:给相同数据分配最大排名; first:对于相同数据,根据出现在数组中的顺序进行排名。 2) aisx&ascening rank() 有一个ascening参数, 默认为 True 代表升序;如果为 False,则表示降序排名(将较大的数值分配给较小的排名)。
# 自定义一个求SAT数学成绩的加权平均值的函数 In[76]:defweighted_math_average(df):weighted_math=df['UGDS']*df['SATMTMID']returnint(weighted_math.sum()/df['UGDS'].sum())# 按州分组,并调用apply方法,传入自定义函数 In[77]:college2.groupby('STABBR').apply(weighted_math_average).head(...
deck.groupby(get_suit, group_keys=False).apply(draw, n=2) #按照花色分组并随机抽取2张扑克 4.分组计算权重平均值 grouped.apply(lambda g: np.average(g['data'], weights=g['weights'])) #按照权重计算分组的平均值 5.分组计算相关系数 get_year = lambda x: x.year #取得年度 by_year = rets...
Using Multiple Keys Multiple column names can be passed as group keys to group the data appropriately. Let's group the data by smoker and day columns. # Aggregation using multiple keys tips_data.groupby(['smoker', 'day']).mean() total_billtipsize smokerday YesThur 19.190588 3.030000 2.35294...
2025年大数据分析师职业技能测试卷:Python数据分析库Pandas高级应用试题考试时间:分钟 总分:分 姓名:一Pandas数据结构操作要求:熟练掌握Pandas库中的数据结构,包括Series和DataFrame的基本操作,如创建索
columns='chapter', values='duration', aggfunc='sum') 3.1 性能优化实践 在鸿蒙实训项目中发现,使用category类型处理设备ID字段,可使内存占用减少62%。当处理超过100万条的鸿蒙开发案例数据时,结合Dask进行分布式计算,查询响应时间从8.3秒降至1.1秒。