Used to determine the groups for the groupby. If by is a function, it’s called on each value of the object’s index.If a dict or Series is passed, the Series or dict VALUES will be used to determine the groups (the Series’ values are first aligned; see .align() method). If a...
'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_...
sales.groupby("store",as_index=False).agg(unique_values=("product_code","unique")) output 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 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(number_of_unique_values=("product_code","...
sales.groupby(["store","product_group"],as_index=False).agg(avg_sales=("last_week_sales","mean") ).head() 1. 2. 3. 每个商店和产品的组合都会生成一个组。 9、排序输出 可以使用sort_values函数根据聚合列对输出进行排序。 sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( a...
for i in range(1000): #temp_list[i] 就是['Action','Adventure','Animation']等 temp_df.ix[i,temp_list[i]]=1 print(temp_df.sum().sort_values()) # 求合并排序,ascending=False为倒序 3、求和,绘图 temp_df.sum().sort_values(ascending=False).plot(kind="bar",figsize=(20,8),fontsi...
values:一组数据 index:相关的数据索引标签常见操作¶创建方式 由列表创建 由字典创建In [60]: import pandas as pd from pandas import Series,DataFrameIn [64]: s1 = Series(data=[3,3,6,6,8,8,9,9]) s1Out[64]: 0 3 1 3 2 6 3 6 4 8 5 8 6 9 7 9 dtype: int64...
首先,让我们创建一个含有多个类别的 DataFrame,并使用groupby方法进行分组: 6.2 聚合操作 在分组后,我们可以对每个组进行聚合操作,如计算均值、求和等: 6.3 多重分组 Pandas 还支持多重分组,即按照多个列进行分组。以下是一个多重分组的例子: 通过数据分组与聚合,我们能够更灵活地进行数据统计和分析,发现不同...
在这个例子中,我们定义了一个range_diff函数来计算销售额的范围(最大值减最小值),然后将它与内置的sum和mean函数一起应用到分组后的数据上。 2.2 转换操作 GroupBy对象还支持转换操作,这些操作会返回与原始DataFrame大小相同的结果: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'...
sales.groupby("store", as_index=False).agg(number_of_unique_values = ("product_code","nunique")) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。 sales.groupby("store").agg(total_sales_in_thousands = ("last_month_sales",lambdax: round(x.sum /1000,1))) ...
display(r2)# 对象值,二维ndarray数组r3 = df.values.copy()print('属性值:') display(r3) describe/info - 查看数据信息 - 重要 # 查看其属性、概览和统计信息importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (...