print(grouped_multiple) 输出: Salarymean sumDepartmentFinance60000.060000HR52500.0105000IT72500.0145000 三、分组后的排序 聚合后的数据可以进一步按某列的值进行排序,这样可以找出特定组中最重要的值。 分组后排序 操作方法说明示例 分组后排序df.groupby(by).apply(lambda x: x.sort_values(by='col'))在每个分组...
示例代码 6:分组后聚合 importpandasaspd# 创建示例数据data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'Group':['X','X','Y'],'C':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)# 按照'Group'列分组,然后对'A'列求和result=df.groupby('Group')['A'].ag...
2.1 创建多列分组 要创建多列分组,我们只需要在groupby()函数中传入一个包含多个列名的列表即可。例如: importpandasaspd# 创建示例数据data={'website':['pandasdataframe.com']*8,'year':[2021,2021,2021,2021,2022,2022,2022,2022],'quarter':[1,2,3,4,1,2,3,4],'revenue':[1000,1200,1100,1300,...
在pandas 中,groupby函数通常与sort_values函数结合使用,以便对分组后的数据进行排序。sort_values函数可以根据指定的列对 DataFrame 进行排序。 相关优势 灵活性:可以按照多个列进行分组和排序。 效率:pandas 的底层优化使得这些操作在大型数据集上也能高效执行。
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
5.2 多列分组 Multiple columns DataFrame分组不仅限于单列。我们可以向groupby传入一个列标签列表,以按多个列进行分组。 当多个数据特征具有许多不同的值时,按多列分组会非常有用。例如,按年份和专业进行分组可以为我们提供一个有条理的方式来查看学生在各个年份中的表现。 data = { 'studentID': ['student1',...
下面通过cuDF和Pandas的对比,来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。 测试的数据集大概1GB,几百万行。 首先是导入数据: import cudf import pandas as pd import time # 数据加载 start = time.time() pdf = pd.read_csv('test/2019-Dec.csv') pdf2 = pd.read_csv...
grouping multiple columns dogs.groupby(['type','size']) groupby + multi aggregation (dogs .sort_values('size') .groupby('size')['height'] .agg(['sum','mean','std']) ) 执行步骤 按照size列对数据进行排序 按照size进行分组 对分组内的height进行计算 ...
groupby('Group')['Value'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min']) # 打印结果 print("分位数:") print(quantiles) print("AGG值:") print(agg_values) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 分位数: Group A 0.25 1.25 0.50 1.50 0.75 1.75 B 0.25 3.25 0.50 4.00 0.75 4.75 C 0.25 6.00 0.50 ...
pivot_table = pd.pivot_table( df.groupby('部门').head(2), # 只考虑每个部门的前两个记录 values='薪资', index='部门', columns='职位', aggfunc='sum')6. 使用计算列 pivot_table 还允许你使用计算列，即在创建透视表时动态计算新的列。pivot_table = pd.pivot_table( df,...