这里有一些有用的方法是 first()、last() 和nth()。将其中一个应用于 GroupBy 对象会相应地返回每个组的第一个/最后一个/第 n 个条目: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped.last() Output: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 awardYear prizeAmount prizeAmountAdj...
'Charlie', 'David', 'Eva'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles'] } df = pd.DataFrame(data) # 对数据按'City'列进行分组,并取每组的第一行 result = df.groupby('City').nth(0) print(result) ...
sales.groupby("store").agg(avg_stock_qty=("stock_qty","mean"),avg_price=("price","mean")) 7、as_index参数 如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sales.groupby("store",as_index=False).agg(avg...
first() 第一个group值 last() 最后一个group值 nth() 第n个group值 min() 最小值 max() 最大值 同时使用多个聚合方法 可以同时指定多个聚合方法: In [81]: grouped = df.groupby("A") In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std]) Out[82]: sum mean std A bar 0.392940 0....
df.groupby("Product_Category").first() 查看每个分组下的最后一行:df.groupby("Product_Category").last() 如果想查看每个分组下地第三行:df.groupby("Product_Category").nth(3) # 分组第三行 df.groupby("Product_Category").nth(0) # 分组第一行 df.groupby("Product_Category").nth(-1) # 分组...
想要实现按名称分组,并将分组内的列向数据转为横向数据,字段按照分组内行排序顺序依次给定(如下图状态->状态1,状态2,状态3,状态4)。 解决方法 用法:groupby,concat 这里使用分组内聚合函数nth(n),可以提取组内的第n行数据。因此可以按行顺序依次提取出来,然后再横向拼接起来即为最后想要的结果。
nth方法可选取每组中指定位置的数据 。比如要获取每组中的第3个数据 ，就可用nth(2) 。nunique方法统计每组中唯一值的数量 。对于按城市分组的客户数据 ，能知道各城市不同客户数 。quantile方法计算每组数据的分位数 。可指定如0.25 、0.5 、0.75等不同分位数 。agg方法可实现多个统计方法的组合 。比如...
如果groupby操作的输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。 复制 sales.groupby("store",as_index=False).agg(avg_stock_qty=("stock_qty","mean"),avg_price=("price","mean") ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8、用于分组的多列 ...
nth(1) # 查看每个分组若干元素 Out[10]: 性别 年龄 成绩 女12 56 男15 70 2. 统计函数 分组最主要的作用就是对各个组别进行分组描述。分组返回的是对各个组别统计的结果。 1) count() Count 方法用来计算每个分组样本的个数。 In [11]: GroupBy.count() # 查看分组后元素个数 Out[11]: 性别 ...
具体来说,分组后,nth返回每组的第n行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> diamonds.groupby("cut").nth(5) 原创不易,欢迎点赞、留言、分享,支持我继续写下去。 参考: [1] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.ExcelWriter.html [2] https://...