分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时,使用as_index=False 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 1 res = grouped.agg(len) # grouped.count() res.reset_index() # 索引重排 # 2 grouped = df.groupby(["sex", "age"], as_index=False) 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享...
'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 - 获取特定组的索引:")print(grouped.groups['New York'])
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: ...
{'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...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "x": ['a', 'b', 'a', 'a', 'b'], "y": [1, 2, 3, 2, 1], "z": [3, 1, 5, 1, 7], }) # 通过pivot_table,这个方法是pd下面的 # 指定df、index(相当于groupby中的参数by)、values(要聚合的列)、aggfunc(聚合函数)得到结果和groupby...
groupby的基本原理 在Pandas中,实现分组操作的代码很简单,仅需一行代码,在这里,将上面的数据集按照company字段进行划分: In[5]:group= data.groupby("company") 将上述代码输入ipython后,会得到一个DataFrameGroupBy对象 In [6]: group Out[6]: <pandas.core.groupby...
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...
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
不过好像还有一种方法更直接pd.IndexSlice 或者上述答案的 pd.Index.get_level_values如果我想按total_...
Index.values :将基础数据作为ndarray返回 Index.is_monotonic:is_monotonic_increasing的别名(不建议使用) Index.is_monotonic_increasing :如果索引是单调递增(仅等于或增加)值,则返回。 Index.is_monotonic_decreasing :如果索引是单调递减(仅等于或递减)值,则返回。 Index.is_unique :如果索引具有唯一值,则返回 In...