aggfunc默认是求均值函数'mean' 作为对比,再次给出用groupby实现相同功能的结果: 分组后如不加['成绩']则也可返回dataframe结果 从结果可以发现,与用groupby进行分组统计的结果很是相近,不同的是groupby返回对象是2个维度,而pivot_table返回数据格式则更像是包含3个维度。 既然二者如此相似,那么是否可以实现相互转换呢...
aggfunc默认是求均值函数'mean' 作为对比,再次给出用groupby实现相同功能的结果: 分组后如不加['成绩']则也可返回dataframe结果 从结果可以发现,与用groupby进行分组统计的结果很是相近,不同的是groupby返回对象是2个维度,而pivot_table返回数据格式则更像是包含3个维度。 既然二者如此相似,那么是否可以实现相互转换呢...
data3 = data.pivot_table(index='month',values='merchant',aggfunc=pd.Series.nunique) data3.reindex(['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']).reset_index() 方法4 使用单个的groupby,聚合使用nunique方法 data4 = data.groupby(['mo...
Count Distinct操作经常与GroupBy结合使用,以计算每个组内的不重复值数量: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],'product':['X','Y','Z','X','Y','X','Z'],'customer':['C1','C2','C3','C1','C2','C4','C3']}df=pd.DataFrame(dat...
要对数据帧进行分组并聚合,可以使用Pandas中的groupby(),如下所示: df.groupby("level").salary.mean() level 1 7333.333333 2 10750.000000 3 13250.000000 4 15000.000000 Name: salary, dtype: float64 SQL 在SQL中,可以使用GROUP BY字句在SELECT字句中指定聚合。
parts = [df.groupby([col,'Status']).Count.sum()forcolincols] df2 = pd.concat(parts).unstack(fill_value=0) I usedpd.concat()instead of repeatedappend()because as you pointed out,append()is not very good (it's slow). Splitting on Status is easy: just add it to...
df["User_ID"].drop_duplicates(keep='first').count() 2、计算某列有多少个不同的重复值 df['User_ID'].nunique() 6、分组函数(类似sql中group by) 1、按照1个字段分组 df.groupby('key1').order.mean() 2、按照2个字段分组 df.groupby(['month','chty']).order.mean() ...
# SQLSELECT*FROMtable_dfORDERBYcolumn_aDESC, column_bASC# Pandastable_df.sort_values(['column_a','column_b'], ascending=[False,True]) 1. 2. 3. 4. 5. 5.聚合函数 COUNT DISTINCT 聚合函数有一个通用模式。 要复制 COUNT DISTINCT,只需使用 .groupby()和.nunique()。
Pandas是一个基于Python的数据分析工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在Pandas中,可以使用groupby方法对数据进行分组,并通过迭代groupby对象来计算出现次数。 具体...
I can group it by columns a and b and count distinct values in the column d: df.groupby(['a','b'])['d'].nunique().reset_index() As a result I get: a b d 0 1 10 1 1 1 20 2 However, I would like to count distinct values in a combination of columns. For example ...