分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values,默认是升序asc 操作某个列属性,通过属性的方式df.column 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.groupby("occupation").age.mean().sort_values(ascending=False) # 默认是升序 # df.groupby(df["occupation"]).age.mean().sort_values(ascending...
groupby('batch_no').apply(lambda x: x.sort_values('task_type', key=lambda y: (y == 1), ascending=False)) data 先按照 batch_no 进行分组,然后将分组里面的 task_type 为1的运输任务放在最上面。 # 填补时间 勿检查整个data['task_issued_time']列是否为空, # 需要将整个列的检查更改为单个...
2.2分组和排序现在,我们想要根据产品类别(category)对销售数据进行分组,并对每个类别的销售额(sales)进行降序排序。 # 使用groupby进行分组,并对每个分组的'sales'列进行降序排序sorted_groups = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sort_values(by='sales',ascending=False))# 查看排序后的结果sorted_group...
可以使用sort_values函数根据聚合列对输出进行排序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sales.groupby(["store","product_group"],as_index=False).agg(avg_sales=("last_week_sales","mean")).sort_values(by="avg_sales",ascending=False).head() 这些行根据平均销售值按降序排序。 10...
3. Sort操作基础 排序是数据分析中另一个重要的操作,Pandas提供了强大的排序功能。 3.1 基本排序 最简单的排序可以使用sort_values()方法: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,28],'salary':[50000,60000,70000,55000]}df=pd.DataFrame(data)# 按年龄升...
grouped.sort_values('column_name') 三、常见问题及解决方法 分组后数据不显示原始索引:默认情况下,groupby函数不会保留原始数据的索引。如果需要保留索引,可以在创建groupby对象时传递参数as_index=True: grouped = df.groupby('column_name', as_index=True)分组...
gb=df.groupby('company') gb.get_group('A') 3,groups属性和indices属性 GroupBy的groups和indices属性,返回的结果都是字典类型,key是group name,value是行索引构成的数组或列表。 通过这两个属性,可以获得小组的数据: 四,分组内数据的排序 由于字典结构没有sort_values()函数,因此不能在分组之后进行排序,但是...
sort_values(by=['group', 'value'], ascending=[False, False], inplace=True) data = data.groupby('group').nth[0] data 2、求每组的平均值 分组求每组的均值,求和、中位数、方差等操作同理。 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b',...
分组后排序df.groupby(by).apply(lambda x: x.sort_values(by='col'))在每个分组内部按照某列的值进行排序。df.groupby('Department').apply(lambda x: x.sort_values(by='Salary', ascending=False)) 分组后排序示例: 实例 # 按照部门分组后,按薪资降序排序 ...
...:df= x.sort_values(by ='age',ascending=True) ...: returndf.iloc[-1,:] ...: In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff) In [40]: oldest_staff Out[40]: company salary age0A23331B21402C4335 ...