'B','A','B','A','B'],'value1':[1,2,3,4,5,6],'value2':[10,20,30,40,50,60],'website':['pandasdataframe.com']*6})# 按category分组,并计算value1和value2的均值grouped_mean=df.groupby('category')[['value1','value2']].mean()print(grouped_mean)...
读取数据:df = pd.read_csv('data.csv')(假设数据保存在名为data.csv的文件中) 计算特定组的平均值:group_mean = df.groupby('group')['value'].mean()(假设要根据group列计算平均值,value列为需要替换NaNs的列) 使用fillna()函数替换NaNs:df['value'].fillna(group_mean, inplace=True)(假设需要...
df.groupby(level="Type").mean()##指定第二层索引 构造一个新的df: l=[[1,2,3],[1,None,4],[2,1,3],[1,2,2]]df=pd.DataFrame(l,columns=["a","b","c"])df 返回的是汇总的和: df.groupby(by=["b"]).sum() 在汇总的过程中,将NaN值也考虑在内: df.groupby(by=["b"],dropna=...
In [90]: animals.groupby("kind").agg( ...: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"), ...: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"), ...: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean), ...: ) ...: Out[90]: min_height max_he...
Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1、按照industryName1列,筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series ...
agg_funcs = ["max","min","mean"] df.groupby(by="年级").agg({"语文": agg_funcs,"数学": agg_funcs}) 按学生分组统计: df.groupby(by="姓名").agg({"语文": agg_funcs,"数学": agg_funcs}) 3. 透视表 pandas透视表(Pivot Table)是数据分析中的一种非常强大的功能,可以实现数据的按列汇总...
grouped = s.groupby(level=0) # 唯一索引用.groupby(level=0),将同一个index的分为一组 print(grouped) print(grouped.first(),'→ first:非NaN的第一个值\n') print(grouped.last(),'→ last:非NaN的最后一个值\n') print(grouped.sum(),'→ sum:非NaN的和\n') print(grouped.mean(),'→ ...
groupby('key1').mean()print(k_mean)print(pd.merge(df,k_mean,left_on='key1',right_index=True).add_prefix('mean_')) 1. 2. 3. –> 输出的结果为:(通过分组、合并,得到一个包含均值的Dataframe,其中.add_prefix('mean_'):添加前缀) 0.585781 0.470489b 0.560866 0.542877 mean_...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建包含缺失值的示例数据data={'group':['A','A','B','B','C'],'value1':[10,np.nan,20,25,30],'value2':[100,150,np.nan,250,300]}df=pd.DataFrame(data)# 计算平均值result=df.groupby('group').mean()print("Data from pandasdataframe.com:")print(...
Pandas是一个强大的数据分析工具,而groupby函数是Pandas中用于分组数据的重要函数之一。它可以根据指定的列或条件将数据集分组,并对每个分组进行聚合操作。 当使用groupby函数进行分组操作时,有时会出现返回NaN值的情况。这通常是由于以下原因之一: 缺失数据:在分组列中存在缺失值时,groupby函数会将缺失值作为一个独立的...