'age':[25,30,35,28,32],'city':['New York','London','Paris','New York','London'],'score':[85,92,78,95,88]})grouped=df.groupby('city')print("pandasdataframe.com - 使用groups属性获取索引:")print(grouped.groups)
{'Falcon': Int64Index([0, 1], dtype='int64'),'Parrot': Int64Index([2, 3], dtype='int64')} 对每个分组,可以计算聚合值,计算相关性等操作,详细操作,可以阅读官方手册GroupBy。 1,对分组进行迭代 GroupBy对象支持迭代,可以产生一组二元元组,由分组名和分组数据构成。name是由分组键构成,分组数据是按照...
a5.6666672.666667b3.0000003.500000print(df.groupby('key1',as_index=False).mean(),'\n') #注意使用as_index=False和不使用的区别 key1 data1 data20a5.6666672.6666671b3.0000003.500000#功能与上一句相同:print(df.groupby(['key1'],as_index=False).mean(),'\n') 普通分组,多值分组 按states,year...
sales.groupby("store").agg( avg_stock_qty = ("stock_qty", "mean"), avg_price = ("price", "mean") ) 7、as_index参数 如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 sales.groupby("store", as_index=False).agg( avg_stock_qty = ("stock_qty", "me...
groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In [12]: grouped.sum() Out[12]: C D A bar -1.591710 -1.739537 foo -0.752861 -1.402938 get_group get_group 可以获取分组之后的数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [24]: df3 = pd.DataFrame({"X": ["A", "...
如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sales.groupby("store",as_index=False).agg(avg_stock_qty=("stock_qty","mean"),avg_price=("price","mean")) ...
groupby 函数是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法,它允许你对这些对象中的数据进行分组和聚合。下面是 groupby 函数的一些常用语法和用法。 对于DataFrame 对象,groupby 函数的语法如下: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False...
grouped = df.groupby(get_letter_type,axis = 1) grouped.count().iloc[0] #输出 a 1 b 3 Name: 0, dtype: int64 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 groupby中的索引操作 #构建一个Series序列 s = pd.Series([1,2,3,1,2,3],[9,8,7,9,8,7]) ...
如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 sales.groupby("store", as_index=False).agg(avg_stock_qty = ("stock_qty","mean"),avg_price = ("price","mean")) 8、用于分组的多列 就像我们可以聚合多个列一样,我们也可以使用多个列进行分组。
另外,在标签列已经命名的情况下,sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。 2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。 groupby,类比SQL中的group by功能,即按某一列或多列执行分组。一般而言,分组的目的是为了后续的...