“在pandas中 agg 函数中.count()仅仅针对non-null进行计数,.size()则返回每个小组内可用的行数,而不去看具体的values 是否是non-null。 ” 原文作者提供 分组第一行 查看每个分组下的第一行: df.groupby("Product_Category").first() 原文作者提供 查看每个分组下的最后一行: df.groupby("Product_Category")...
df.groupby("Product_Category").size() 这个和count计数效果其实差不多:df.groupby("Product_Category").count() 在pandas中 agg 函数中 .count() 仅仅针对 non-null 进行计数,.size() 则返回每个小组内可用的行数,而不去看具体的values 是否是 non-null。
'column_name2'], ascending=[True, False])# 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean()# 按多列对DataFrame
df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可...
groupby,顾名思义,就是对数据进行分组的意思。回顾一下上一节中提到的原始数据以及我们的目标数据,可以看出我们首先需要按照学生的id进行分组,再按照消费类别进行分组,对分组后的数据,我们还需要一个加总的方法来得到每个学生在每个类别下的总支出。groupby的使用如下: ...
缺失值(Missing Values):在数据集中,缺失值通常表示为 NaN(Not a Number),表示某些数据点不存在或未知。 分组(Grouping):将数据按照某个或多个列的值进行分组。 组平均值(Group Mean):对每个分组内的数据进行平均值计算。 相关优势 数据完整性:处理缺失值有助于保持数据的完整性和准确性。 数据分析:计算组平均...
使用DataFrame.isna()和Series.cumprod()检查first not null: df[df[['D-Values','R-Values']] #.replace('-', np.nan) # if necessary .isna() .any(axis=1) .groupby(df...
另外,在标签列已经命名的情况下,sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。 2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。 groupby,类比SQL中的group by功能,即按某一列或多列执行分组。一般而言,分组的目的是为了后续的...
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按照索引排序 df.sort_index()数据分组和聚合函数说明 df.groupby(column_name) 按照指定列进行分组; df.aggregate(function_name) 对分组后的数据进行聚合操作; df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc) 生成透视表...