groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”(拆分 - 应用 - 合并). 拆分:groupby,按照某个属性column分组,得到的是一个分组之后的对象 应用:对上面的对象使用某个函数,可以是自带的也可以是自己写的函数,通过apply(function) 合并:最终结果是个S型数...
groupby('column_name', as_index=True)分组后数据顺序不正确:默认情况下,groupby函数按照分组的列进行排序。如果需要按照特定顺序进行排序,可以在创建groupby对象时传递参数sort=False: grouped = df.groupby('column_name', sort=False)分组后聚合函数应用不正确:默认情况下,groupby函数会对每个分组应用所有聚合函数。
一般情况 df.groupby('column1')['column2'].sum() 这样会造成column1成为index column2聚合后没有列名 优化 df.groupby('column1',as_index=Flase).agg({'column2'.'sum'}) 或者多列分类 df.groupby(['column1','column2'],as_index=Flase).agg({'column3'.'sum'}) 这样就会都有列名 c1 c2 c3...
3.数据透视 数据透视采用pivot_table方法,和excel数据透视表功能类似,其实可以和groupby分组统计进行相互转化 它带有许多参数: data:一个DataFrame对象。 values:要汇总的一列或一列列表。 index:与数据或它们的列表具有相同长度的列,Grouper,数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组,则其使用方式与列值...
by_column = df.groupby(mapping, axis = 1)print(by_column.sum())print('---')# mapping中,a、b列对应的为one,c、d列对应的为two,以字典来分组s = pd.Series(mapping)print(s,'\n')print(s.groupby(s).count())# s中,index中a、b对应的为one,c、d对应的为two,以Series来分组 通过...
默认情况下,groupby的轴是x轴。可以一列group,也可以多列group: In [8]: grouped = df.groupby("A") In [9]: grouped = df.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: In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"]) In [11]: grouped...
命名为My_Frame，那么解决方案如下：My_Frame['sort_id'] = My_Frame['salary'].groupby(My_Frame...
count 是groupby 对象的内置方法,pandas 知道如何处理它。还指定了另外两件事来确定输出的外观。 # For a built in method, when # you don't want the group column # as the index, pandas keeps it in # as a column. # |---|||---| ttm.groupby(['clienthostid'], as_index=False, sort=F...
df.groupby('column1')['column2'].sum() 这样会造成column1成为index column2聚合后没有列名 优化 df.groupby('column1',as_index=Flase).agg({'column2'.'sum'}) 或者多列分类 df.groupby(['column1','column2'],as_index=Flase).agg({'column3'.'sum'}) ...
df [Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4:"sum"}).filter(Condition2) 一、groupby分组 我们可以通过groupby方法来对Series或DataFrame对象实现分组操作。该方法会返回一个分组对象。不过,如果直接查看(输出)该对象,并不能看到任何的分组信息。