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') 查看按月份-产品分组的销售单数统计 df.groupby(d...
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 可以发现,count()计数的是值,值的个数...
让我们从一个简单的GroupBy操作开始: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C'],'Value':[10,20,30,40,50,60]})# 按Category列进行分组并计算Value列的平均值grouped=df.groupby('Category')['Value'].mean()print("pandasdataframe.com - GroupBy...
data = data.sort_values(by='df2',ascending=False) #df2:品种列 ascending:排序方式 return data group = df.groupby(df['df1']).apply(sort_df2) #groupby以及apply的结合使用 处理后数据,上面第二张图 print(group.index) #看看groupby后的行索引什么样 groupby后如上图,有层级标签(这里两列),labels标...
df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}).sort_values(by=['销售额'],ascending=False).reset_index().groupby('区域').first() #代码分解: #1)分组并排序 df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],gr...
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') ...
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。
grouped.sort_values('column_name') 三、常见问题及解决方法 分组后数据不显示原始索引:默认情况下,groupby函数不会保留原始数据的索引。如果需要保留索引,可以在创建groupby对象时传递参数as_index=True: grouped = df.groupby('column_name', as_index=True)分组...
分组计数:使用groupby函数对数据进行分组,并使用count函数进行计数。可以根据需要指定多个条件和多个列进行分组计数。 代码语言:txt 复制 result = data.groupby(['条件1', '条件2', ...])['列1', '列2', ...].count() 其中,['条件1', '条件2', ...]表示需要根据的条件列,['列1', '列2', ....
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(...