分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values,默认是升序asc 操作某个列属性,通过属性的方式df.column 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.groupby("occupation").age.mean().sort_values(ascending=False) # 默认是升序 # df.groupby(df["occupation"]).age.mean().sort_values(ascending...
the Series or dict VALUES will be used to determine the groups (the Series’ values are first aligned; see .align() method). If a list or ndarray of length equal to the selected axis is passed (see the groupby user
sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( avg_sales = ("last_week_sales", "mean") ).sort_values(by="avg_sales", ascending=False).head() 这些行根据平均销售值按降序排序。 10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。如果我们需要n个最大的值,可以用下面的方法: sa...
by:mapping, function, label, orlistof labels,用于确定groupby的组。如果by是函数,则在对象索引的每个值上调用它。如果通过了dict或Series,则将使用Series或dict VALUES来确定组,如果传递ndarray,则按原样使用这些值来确定组,和pd.cut()一起使用 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,沿行...
df.groupby(['A','B']).mean()Out[4]:CABa110721023115b592898c28741049123 分组后选择列进行运算 分组后,可以选取单列数据,或者多个列组成的列表(list)进行运算 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[5]:df=pd.DataFrame([ [1,1,2],[1,2,3], ...
1.1 创建GroupBy对象 首先,让我们看看如何创建一个GroupBy对象: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'city':['New York','London','Paris','New York','London'],'sales':[100,200,300,400,500]}df=pd.DataFrame(data)# 按name列进行分组grouped...
sales.groupby(["store","product_group"],as_index=False).agg(avg_sales=("last_week_sales","mean") ).head() 1. 2. 3. 每个商店和产品的组合都会生成一个组。 9、排序输出 可以使用sort_values函数根据聚合列对输出进行排序。 sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( ...
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))) ...
In this article, you can find the list of the available aggregation functions for groupby in Pandas: * count / nunique – non-null values / count number
pandas 之 groupby 聚合函数 importnumpyasnpimportpandasaspd 聚合函数 Aggregations refer to any data transformation that produces scalar values from arrays(输入是数组, 输出是标量值). The preceding examples have used several of them, includingmean, count, min, and sumYou may wonder what is going on...