'London'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]})# 定义自定义函数defsalary_range(group):returnpd.Series({'min_salary':group['salary'].min(),'max_salary':group['salary'].max(),'range':group['salary'].max()-group
'Microsoft','Facebook','Facebook'],'Sales':[200,240,310,200,215,300]}df=pd.DataFrame(data)# 定义一个计算范围的函数defrange_func(series):returnseries.max()-series.min()# 按公司分组并应用自定义函数grouped=df.groupby('Company')range_of_sales=grouped['Sales'].agg(range_func)print(range_...
2022 to Jan,2023dates = pd.date_range('2022-01-01', '2023-01-05', freq = '1 W')sales_val = np.linspace(1000, 2000,len(dates) )data = {'date':dates, 'sales': sales_val} # Load the data df = pd.DataFrame(data) # Convert the 'date' column to a...
def range_func(x): return x.max() - x.min() grouped_3 = df.groupby('A').agg(range_func) grouped_ CD A bar 2.025208 0.744644 foo 2.067225 2.239766 例子4:对结果进行重置索引 默认情况下,分组键会成为结果的索引。如果我们不希望这样,可以将 as_index 设置为 False。 grouped_4 = df.groupby...
我们先看下`groupby()`第一个参数的定义: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True)[source] Parameters by mapping, function,label, orlist of labels ...
wo_ws_group['range_low'].idxmin() 对于分组结果的每一列还可以使用apply,进行一些函数的二次处理,如 wo_ws_group['work_order'].apply(lambdax:2*x).head(8) 由于这里的0是字符串类型,所以2*以后都变成了2个0 二、pandas.agg agg的使用比groupby还要简介一些,我们现自己创建一个DataFrame作为例子 ...
主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对id字段进行计数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.groupby('city')['id'].count() 3、对两个字段进行汇总计数 代...
d=pd.DataFrame(list(zip(list(range(1,10)),list(range(11,20))),columns=['a','b'])print(d)d=d.assign(c=d.groupby(d.index//3)['b'].transform('sum'))print(d)# a b# 0 1 11# 1 2 12# 2 3 13# 3 4 14# 4 5 15# 5 6 16# 6 7 17# 7 8 18# 8 9 19# a b c#...
经过groupby后会生成一个groupby对象,该对象本身不会返回任何东西,只有当相应的方法被调用才会起作用。例如取出某一个组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped_single.get_group('S_1').head() b). 根据某几列分组 代码语言:javascript ...
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还...