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 = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In...
grouped=df.groupby(['key1','key2'])['data1'] print(grouped.mean()) key1是一级索引、key2是二级索引,data1的平均值 print(grouped.mean().unstack()) unstack方法把二级索引变成DF列 遍历方法及结果,两种方式结果是一致 for key,value in grouped: print(key) print(value) for (key1,key2),valu...
forname, groupindf.groupby('company'):#print(name)print(group) 2,获得分组的数据 name是每个分组的名称,可以通过分组name来获得每个分组的数据: gb=df.groupby('company') gb.get_group('A') 3,groups属性和indices属性 GroupBy的groups和indices属性,返回的结果都是字典类型,key是group name,value是行索引构...
In [9]: grouped = df.groupby(["A", "B"]) 1. 2. 3. 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 = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In [12]: grouped.sum() ...
方法2:agg函数传入字典,key是原列名,value是函数列表 统计后是二级索引,需要做索引处理 方法3:使用groupby之后apply对每个子df单独统计 4聚合后字符串列的合并 数据 方法一 方法二 5 agg函数 agg函数一般与groupby配合使用,agg是基于列的聚合操作,而groupby是基于行的 ...
df.groupby("name",as_index=True).agg({"num":"sum"}) df.groupby("name",as_index=False).agg({"num":"sum"}) 结果如下: 2)groupby分组对象的常用方法或属性。 ① groups属性:返回一个字典,key表示组名,value表示这一组中的所有记录;
方法1:agg函数传入字典,key是原列名,value是原列名和函数元组 # 回忆:agg函数的两种形式,等号代表“把结果赋值给新列”,字典/元组代表“对这个列运用这些函数” result = df.groupby("MovieID").agg( rating_mean=("Rating", "mean"), rating_min=("Rating", "min"), ...
Pandas Groupby结果为单独的数据帧 使用重复索引按索引重塑Pandas数据帧 使用多索引对pandas数据帧进行索引 Pandas Groupby 2个数据帧 Groupby value如何计算pandas数据帧? pivot groupby和sum pandas数据帧 python pandas数据帧索引 合并pandas数据帧索引 重新索引Pandas数据帧 Pandas:将groupby输出作为数据框 页面内容是否对...
groupby(by=["b"], dropna=False).sum() Out[31]: a c b 1.0 2 3 2.0 2 5 NaN 1 4 groups属性 groupby对象有个groups属性,它是一个key-value字典,key是用来分类的数据,value是分类对应的值。 代码语言:javascript 复制 In [34]: grouped = df.groupby(["A", "B"]) In [35]: grouped....
df1 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index() df1 1. 2. 按产品product分组后,然后value求和: df2 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index().sort_values(by='value') df2 1. 2. ...