grouped = test_dataest.groupby('Team') grouped #<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000014A2F049A00> 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: grouped2 = test_dataest.groupby(["Team","Year"]) grouped2 返回同样是分组对...
{'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...
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。 sales.groupby([...
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...
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( ...
get_group 迭代遍历 df_2 = pd.DataFrame({'X': ['A','B','A','B'],'Y': [1,4,3,2]}) df_2 使用groups方法可以看到所有的组 df_2.groupby("X").groups {'A': Int64Index([0, 2], dtype='int64'),'B': Int64Index([1, 3], dtype='int64')} ...
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。
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。
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 manipulation tool)。相信很多小伙伴...
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。