'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)
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...
在0.24版本中,如果我们有多index,可以从中选择特定的index进行group: In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"]) In [11]: grouped = df2.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_...
#<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at0x0000014A2F049A00> 返回的是一个DataFrameGroupBy object,当然,我们也可以两个或两个以上的变量进行分组操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped2=test_dataest.groupby(["Team","Year"])grouped2 返回同样是分组对象,那么我们...
groupby(["A", "B"]) 多index 在0.24版本中,如果我们有多index,可以从中选择特定的index进行group: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"]) In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In [12]: ...
>>> gb = df.groupby(['Animal']) gb的属性groups是一个字典结构,key是分组键,值是分组键对应行的索引构成的列表。 >>>gb.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...
as_index : 接收布尔值,默认Ture;Ture则返回以组标签为索引的对象,False则不以组标签为索引 基本操作 在进行对groupby函数进行学习之前,首先需要明确的是,通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象,而不是一个DataFrame或者Series对象,所以,它们中的一些方法或者函数是无法直接调用的,需...
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]) ...
[1,13,6,15],"col5": [-4,5,6,-7], } )pandas_groupby=pandas_df.groupby(axis=1,by=[1,2,3,2,1])print(pandas_groupby.groups)# <- {1: ['col1', 'col5'], 2: ['col2', 'col4'], 3: ['col3']}pandas_groupby.get_group(1)# <- IndexError: positional indexers are out...
比如上面用到的消费数据集,可以使用groupby按性别和用餐时间分别计算小费数据的平均值 group_avg=tips_10.groupby(['sex','time']).mean()group_avg 显示结果: 分别查看分组之后结果的列名和行索引 group_avg.columns 显示结果: Index(['total_bill', 'tip', 'size'], dtype='object') ...