ax=sns.barplot(y=df.groupby(df.date.index.month)['销售额'].sum().values,x=df.groupby(df.date.index.month)['销售额'].sum().index)ax.set_title('分月销售总额图')ax.set_xlabel('月份')ax.set_ylabel('销售总额')Text(0,0.5,'销售总额')
对于上述仅有一种聚合函数的例子,在pandas中更倾向于使用groupby直接+聚合函数,例如上述的分组计数需求,其实就是groupby+count实现。 进一步的,其具体实现形式有两种: 分组后对指定列聚合,在这种形式中依据country分组后只提取name一列,相当于每个country下对应了一个由多个name组成的series,而后的count即为对这个series...
6]} df = pd.DataFrame(data) # 按照Group列进行分组,并计算每个组的计数 group_counts = df.groupby('Group').size() # 按照计数降序排序 sorted_counts = group_counts.sort_values(ascending=False) # 将计数结果转换为DataFrame,并添加Group列 result = sorted_counts.reset_index(name='Count') # 打...
values:用于透视统计的对象列名 index:透视后的行索引所在列名 columns:透视后的列索引所在列名 aggfunc:透视后的聚合函数,默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例,则应用pivot_table实现此功能的语句为: 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['...
count() 计算的是 value(数值); size() 计算的是 size(个数) 我们有以下表: size() age = df.groupby(by='Nation').size().reset_index() age 可以发现,size()计数的是记录的条数,即每个nation对应有多少条 count() count= df_try.groupby(by='Nation').count().reset_index()count ...
size()方法是最直接的GroupBy Count方法之一。它返回每个组的元素数量。 importpandasaspd# 创建示例数据data={'fruit':['apple','banana','apple','cherry','banana','date'],'color':['red','yellow','green','red','yellow','brown']}df=pd.DataFrame(data)# 使用size()方法result=df.groupby('fru...
3.2 结合groupby使用count count函数经常与groupby一起使用,用于计算每个组中的记录数: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','A','B','A'],'value':[1,2,3,4,5,6,7]}df=pd.DataFrame(data)# 计算每个类别的记录数category_counts=df.groupby('category').count(...
层及索引levels,刚开始学习pandas的时候没有太多的操作关于groupby,仅仅是简单的count、sum、size等等,没有更深入的利用groupby后的数据进行处理。近来数据处理的时候有遇到这类问题花了一点时间,所以这里记录以及复习一下:(以下皆是个人实践后的理解) 我使用一个实例来讲解下面的问题:一张数据表中有三列(动物物种、...
9个value_counts()的小技巧,提高Pandas 数据分析效率(count values) 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。
region_sales=df.groupby('region')['total_amount'].agg(total_sales='sum',avg_order='mean',order_count='count').reset_index()# 多维透视分析 pivot=pd.pivot_table(df,index='product_category',columns=df.order_date.dt.month,values='quantity',aggfunc='sum',fill_value=0,margins=True) ...