GroupBy.var([ddof]):计算组的方差,排除缺失值 GroupBy.tail([n]):返回每组的最后n行 以下方法在两个对象SeriesGroupBy和 DataFrameGroupBy对象中都可用,但可能略有不同,通常是因为DataFrameGroupBy版本通常允许指定axis参数,并且通常是指示是否将应用程序限制为特定数据类型的列的参数. DataFrameGroupBy.agg(arg, args...
2、Pandas实现 df2 = df.groupby("性别").agg( 总成绩 = pd.NamedAgg(column="分数", aggfunc="sum"), 平均成绩 = pd.NamedAgg(column="分数", aggfunc="mean"), 最高成绩 = pd.NamedAgg(column="分数", aggfunc="max"), 总人数 = pd.NamedAgg(column="课程id", aggfunc="count") ) df2 经...
'C2','C3','C1','C2','C4','C3']}df=pd.DataFrame(data)# 按category分组,计算每个类别中不重复的product数量result=df.groupby('category')['product'].nunique()print("pandasdataframe.com - GroupBy和Count Distinct
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
GroupBy对象是pandas.DataFrame.groupby(), pandas.Series.groupby()调用的返回值。 GroupBy.count():计算每列的统计数,不包括NaN. SeriesGroupby.nlargest(3) 返回分组后的Series的前3个最大值。 df = pd.DataFrame({'grps': list('aaabbcaabcccbbc'),'vals': [12,345,3,1,45,14,4,52,54,23,235,21...
count 非NA 观测数量 sum 值的总和 mean 值的均值 median 值的算术中位数 min 最小值 max 最大值 mode 众数 abs 绝对值 prod 值的乘积 std Bessel 校正的样本标准差 var 无偏方差 sem 均值的标准误差 skew 样本偏度(3 阶矩) kurt 样本峰度(4 阶矩) quantile 样本分位数(%处的值) cumsum 累积和 cump...
df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # 不同列不同的计算方法 df.groupby('team').agg({'Q1': sum, # 总和 'Q2': 'count', # 总数 'Q3':'mean', # 平均 'Q4': max}) # 最大值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
Pandas GroupBy和Count Unique操作:数据分组与唯一值计数的完整指南 参考:pandas groupby count unique Pandas是Python中最流行的数据处理库之一,它提供了强大的数据操作和分析工具。在处理大型数据集时,我们经常需要对数据进行分组和计数操作。本文将深入探讨Pandas中的GroupBy和Count Unique操作,这两个功能在数据分析中扮演...
许多常见的聚合内置到 GroupBy 对象中作为方法。在下面列出的方法中,带有 * 的方法 没有 一个高效的、GroupBy 特定的实现。 方法 描述 any() 计算组中是否有任何真值 all() 计算组中所有值是否都为真值 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值 idxmax...