grouped4=test_dataest.groupby(["Team"]).agg(total_result=("values01","sum"),average_result=("values01","mean"),num_result=("values01","count"),max_value=("values02","max"),min_value=("values02","min"),max_min=("values02",lambda x:max(x)-min(x)))grouped4 计算结果如下: ...
groupby("kind").agg( ...: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"), ...: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"), ...: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean), ...: ) ...: Out[90]: min_height max_height average_weight ...
: ) ...: Out[90]: min_height max_height average_weight kind cat 9.1 9.5 8.90 dog 6.0 34.0 102.75 或者直接使用一个元组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [91]: animals.groupby("kind").agg( ...: min_height=("height", "min"), ...: max_height=("height", ...
groupby("kind").agg( ...: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"), ...: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"), ...: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean), ...: ) ...: Out[90]: min_height max_height average_weight ...
GroupBy对象最常见的用途是应用聚合函数,如sum()、mean()、count()等: # 计算每个人的总销售额total_sales=df.groupby('name')['sales'].sum()print("Total sales by name:\n",total_sales)# 计算每个城市的平均销售额avg_sales_by_city=df.groupby('city')['sales'].mean()print("Average sales by...
因此,在没有进行调用get_group(),也就是没有取出特定某一组数据之前,此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy,其中也有很多函数和方法可以调用, 如max()、count()、std()等,返回的结果是一个DataFrame对象。 调用get_group()函数后得到了Series的对象,下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。
df.groupby('区域')['订单号'].count().reset_index() 如果要对同一个字段做不同的运算,可以使用.agg函数,中括号中可以添加具体需要运算的方法,比如这里分别对各个区域的利润求平均值、最大值和最小值,由数据可以看出,华北区域的平均利润是17928.7元,平均值最高,东北区域的极差最大,最大利润和最小利润都集中...
Pandas GroupBy:数据分组与聚合的强大工具 参考:pandas groupby Pandas GroupBy 是 Python 数据分析库 Pandas 中一个强大而灵活的功能,它允许我们对数据进行分组和聚合操作。通过 GroupBy,我们可以轻松地对数据集进行分类、汇总和分析,从而深入了解数据的结构和特征
animals.groupby("kind").agg(...: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"),...: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"),...: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean),...: )...:Out[90]:min_height max_height average_weightkind...
分割apply 聚合 大数据的MapReduce The most general purpose GroupBy method is apply , which is the subject of the rest of this section. As illustrated in Figur