sales.groupby("store",as_index=False).agg(number_of_unique_values=("product_code","nunique")) output 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sales.groupby("store")
df[:5].groupby(lambda x:print(x)).head(0) 根据奇偶行分组。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.groupby(lambda x:'奇数行'ifnot df.index.get_loc(x)%2==1else'偶数行').groups 如果是多层索引,那么lambda表达式中的输入就是元组,下面实现的功能为查看两所学校中男女生分别均分...
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')result = grouped.apply(lambda x: x + 1)上面的代码将数据框按照“column_name”列进行分组，并在每个组上应用一个函数。3.具体例子、实例演示 当然，以下是一些使用Pandas进行数据分组和聚合的更具体的例子。3.1 对...
import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'value': [8, 9, 6, 12, 7, 9, 5]}) # 分组求均值 data['mean_value'] = data.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x.mean()) data 3、分组标记序号 import pandas...
结合lamda x 实操2-BMI分级 Group by 的用法 日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。
df.groupby(lambdax:'Q'inx,axis=1).sum()#按列名是否包含字母Q,分成两列 ‘name’和‘team’不包含被分到了一起 # 按索引的奇偶行分组df.groupby(df.index%2==0).sum() 2.4 函数分组 :satr:by参数可以调用一个函数,通过函数计算返回一个分组依据 ...
(group_mapping)# 使用函数分组grouped_by_age_range=df.groupby(lambdax:'Young'ifdf.loc[x,'age']<30else'Senior')print("Group keys:",grouped_by_city.groups.keys())print("Group keys:",grouped_by_city_dept.groups.keys())print("Group keys:",grouped_by_custom.groups.keys())print("Group ...
df['branch']=df.groupby(['Name'])['branch'].transform(lambdax :' '.join(x)) # drop duplicate data df=df.drop_duplicates() # show the dataframe print(df) 输出: 示例2:我们也可以在多列上执行Pandas groupby。 我们将使用具有3列的CSV文件,该文件的内容如下图所示: ...
'bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':np.random.randn(8),'D':np.random.randn(8)})# 对'A'列进行分组,并对'C'列进行标准化grouped=df.groupby('A')['C'].transform(lambdax:(x-x.mean())/x.std())print(...
sales.groupby("store", as_index=False).agg(number_of_unique_values = ("product_code","nunique")) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。 sales.groupby("store").agg(total_sales_in_thousands = ("last_month_sales",lambdax: round(x.sum /1000,1))) ...