默认情况下,NaN数据会被排除在groupby之外,通过设置 dropna=False 可以允许NaN数据: 代码语言:javascript 复制 In [27]: df_list = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]] In [28]: df_dropna = pd.DataFrame(df_list, columns=["a", "b", "c"]) In [29]: df_dro...
df.groupby(by=["b"],dropna=False).sum() 重新构造一个数据。 data=[["a",12,12],[None,12.3,33.],["b",12.3,123],["a",1,1]]df=pd.DataFrame(data,columns=["a","b","c"])df 对分组之后的列的取值,进行加总: df.groupby(by="a").sum() 把NA也当成了一个分组: df.groupby(by=...
c = df.groupby(['A'])['D'].mean()# 以A分组,算D的平均值print("---")print(a,type(a),'\n',a.columns)print()print(b,type(b),'\n',b.columns)print()print(c,type(c))# 通过分组后的计算,得到一个新的dataframe# 默认axis = 0,以行来分组# 可单个或多个([])列分组#按A列分组...
二、pandas.agg agg的使用比groupby还要简介一些,我们现自己创建一个DataFrame作为例子 data = pd.DataFrame([[2,11],[1,23],[5,11],[1.3,44],[5,111]],columns = ['price','quantity'],dtype = float) 使用agg统计每一列的求和与平均值 data.agg({'price':['sum','mean'],'quantity':['sum'...
groupby函数,就是根据列对数据进行分组。SQL中的group by与此类似。(逻辑几乎可以说是一摸一样。) 2、df.groupby参数详解 df.groupby( by=None, #用于分组的数据列,或dict、Series。默认为None。 axis=0, #{0 or'index',1 or'columns'},默认为0。沿着行还是列拆分。 level=None, #默认为None。针对index...
其中,pandas的groupby语法是一种强大的数据分组和聚合操作。 groupby语法可以将数据按照指定的列或多个列进行分组,然后对每个分组进行聚合操作,例如计算平均值、求和、计数等。它的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() 其中,by参数指定了分组的列,可以是...
Pandas GroupBy 使用教程 实例1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,1,2,2,2], 'tag':['cool','nice','clever','clever','not-bad'] }) df 1. 2. 3. 4.
默认情况下,groupby总是在row方向切割,可以指定在columns方向切割: axis: {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0. Split along rows (0) or columns (1). 定义处理columns名称的by函数: defdeal_column_name(col_name):print(f'###{col_name}###')iford(col_name)<=66:return'AB'else:retur...
grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) grouped 1. 2. 变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已,然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值: grouped.mean() 1. ...
df.groupby("employees").agg({"salary":"sum","score":"mean"}).reset_index().rename(columns={"salary":"salary_sum","score":"score_mean"}) image 详细地解释下上面的一行代码的各个函数功能: groupby:指定分组的列名字段 agg:指定列名和想实施的聚合函数 ...