group直接使用sum(),会忽略空值。使用apply不会。 pf.groupby('bin')[col].sum()为pandas DataFrame“pf”的“bin”列中的每个唯一值计算指定列“col”中的值的总和。 pf.groupby('bin')[col].apply(sum)将内置的Python sum()函数应用于'col'列的每个分组子集。 如果您得到一个空列,很可能是因为您的“c...
GroupBy.size():计算每个分组的大小(包含了NaN) GroupBy.sem([ddof]):计算每个分组的sem(与均值的绝对误差之和) GroupBy.std([ddof]):计算每个分组的标准差 GroupBy.sum():计算每个分组的和 GroupBy.var([ddof]):计算每个分组的方差 GroupBy.tail([n]):返回每个分组的尾部n个值 ...
grouped = df.groupby(['A','B']) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #我们可以对齐索引格式 grouped = df.groupby(['A','B'],as_index = False) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #重新定义索引 df.groupby(['A','B']).sum().reset_index() 1 2 groupby其他函数表示 #size求出数据个数 ...
groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和 mean:计算分组的平均值 median:计算分组的中位数 min和 max:计算分组的最小...
计算的结果作为新的一列amt_sum添加到原数据上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 #分组求和并用transform与原数据合并 amt_sum = data_new.groupby(['city', 'sub_cate'])['amt'].transform('sum') data_new['amt_sum'] = amt_sum data_new.head(10) 为了验证结果,...
对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的,即: df['data1'].groupby([df['key1']]) df[['data2']].groupby([df['key1']]) df['data2'].groupby([df['key1']]) ...
使用双括号:df.groupby('product')[['quantity']].sum 显式转换:df.groupby('product')['quantity'].sum.to_frame 切换到数值索引也会创建一个DataFrame: df.groupby('product', as_index=False)['quantity'].sum df.groupby('product')['quantity'].sum.reset_index ...
一个字段,那么除了列表之外、也可以只写一个字符串,即by="a"print(df.groupby(by=["a"]))# <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001A7B31F8700># 此时得到的是一个DataFrameGroupBy对象,我们可以对这个对象执行聚合操作# 比如sum、count、mean等等print(df.groupby(by="a").sum()...
python pandas pandas-groupby 在pandas中,我将如何先做group_by然后求和,然后根据求和取前两名? 我尝试了很多东西,包括下面的一个。 df.groupby(['A','B'])['C'].sum().groupby(['A']).nlargest(2,'C') df.groupby(['A','B'])['C'].sum().groupby(['A']).apply(lambda x:nlargest(2))...