'salary':[6000,8000,7000,9000],'experience':[3,5,4,6]}df=pd.DataFrame(data)# 按部门分组并计算薪水总和和经验最大值multi_agg_result=df.groupby('department').agg({'salary':'sum','experience':'max'})print("按部门分组并计算薪水总和和
通过Pandas提供的groupby、resample等方法,可以方便地对数据进行分组统计和时间序列分析。 defanalyze_data(df):# 按小时聚合数据并计算平均值df_resampled=df.resample('H',on='timestamp').mean()# 计算每个小时的总和df_grouped=df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp',freq='H')).sum()returndf_resampled,...
案例2:内存溢出危机 错误表现:MemoryError: Unable to allocate 3.45 GiB... 优化方案: # 类型优化df=df.astype({'category':'category','price':'float32'})# 分块处理chunk_iter=pd.read_csv('large_data.csv',chunksize=10000)results=[chunk.groupby('key').sum()forchunkinchunk_iter]final=pd.conca...
修复了在使用分类数据、多个分组、as_index=False和聚合列表进行分组时,调用SeriesGroupBy.agg()失败的回归问题(GH 52760) 修复了调用DataFrame.pivot()时更改输入对象的Index名称的回归问题(GH 52629) 修复了在没有列的 DataFrame 上调用DataFrame.resample()时引发的回归问题(GH 52484) 修复了在已经排序并且ignore_i...
(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/...
groupby('key').filter(某个函数) # 转换 df.groupby('key').transform(lambda x: x- x.mean()) #通过某一个字段分组后,选另一个字段的最小值,构成的数据 df = pd.DataFrame({'AAA': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3],'BBB': [2, 1, 3, 4, 5, 1, 2, 3]}) df.loc[df.groupby("...
错误表现:MemoryError: Unable to allocate 3.45 GiB... 优化方案: # 类型优化df = df.astype({'category':'category','price':'float32'})# 分块处理chunk_iter = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=10000) results = [chunk.groupby('key').sum()forchunkinchunk_iter] ...
(obj, by, **kwds) File "/usr/local/Python-3.5.2/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 354, in __init__ mutated=self.mutated) File "/usr/local/Python-3.5.2/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 2383, in _get_grouper in_axis, name, gpr ...
groupby操作可以被认为是包含以下三个步骤的过程的一部分: 分割数据集 分析数据 聚合或合并数据 groupby子句是对数据帧的操作。 序列是一维对象,因此对其执行groupby操作不是很有用。 但是,它可用于获取序列的不同行。 groupby操作的结果不是数据帧,而是数据帧对象的dict。 让我们从涉及世界上最受欢迎的运动-足球的...
>>> import pandas as pd # 原始数据 >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df name math 0 bog 45 1 jiken 67 2 bob 23 3 jiken 34 # groupby之后的数据 >>> dh = df.groupby(['name']) # 打印之后发现是个对象 >>> dh <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy ...