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...
Pandas是一个基于Python的数据分析工具,而Groupby和count是Pandas中常用的两个函数。 Groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它可以将数据集按照某个或多个列的值进行分组,并返回一个GroupBy对象。通过GroupBy对象,我们可以对分组后的数据进行聚合操作,如计算平均值、求和、计数等。 count函数是GroupBy对象...
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()print(category_counts) P...
使用plot.pie函数可以看每个班级人数在全校中的占比，其中，autopct用来设置数据标签，figsize用来设置图图片的大小，由图可以看出2班和3班的人数占比最多，达11.5%，7班的人数占比最少，仅7.6%。df.groupby('班级')['姓名'].count().plot.pie(autopct = '%3.1f%%',figsize=(6, 6))数据导出 将数据分...
pandas.groupby()实例演示 pandas.groupby()三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析,那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具(pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulati...
GroupBy对象的一些方法 1. 数据处理(求均值、最大最小值、方差等等) grouped['Age'].min() grouped_multi['Age'].max() # 各组中各上岸地点的人数 count = grouped['Embarked'].value_counts() count_multi = grouped_multi['Embarked'].value_counts() print(count) print(count_multi) print(type(cou...
02 groupby+count第一种实现算是走了取巧的方式,对于更为通用的聚合统计其实是不具有泛化性的,那么pandas中标准的聚合是什么样的呢?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: ...
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...
# 计算列的平均值mean_value = df['column_name'].mean()# 计算列的最大值max_value = df['column_name'].max()# 计算列的最小值min_value = df[ 'column_name' ].min()# 统计列中非空值的个数count = df['column_name'].count() # 对DataFrame进行分组并重置索引grouped_data = df.groupby...