使用groupby方法进行分组: 接下来,使用groupby()方法根据某一列或多列的值对数据进行分组。例如,如果你想要根据“category”列的值进行分组,你可以这样做: python grouped = df.groupby('category') 对分组后的数据使用sum方法进行求和: 分组后,你可以对每组数据应用聚合函数,如sum(),来对某一列或多列的值进...
上述代码中,groupby()函数中by=['企业名称', '股东类别']表示将会根据企业名称和股东类别这两个字段进行分组。agg()函数接受一个字典,字典中的“键”表示要进行聚合的字段的名称,字典中的“值”则表示该字段的聚合方式,常见的有求和('sum')、均值('mean')、方差('std')、最大值(max)、最小值(min)等,这...
多重聚合agg([func1, func2])对同一列应用多个聚合函数df.groupby('column').agg({'value': ['mean', 'sum']}) 分组后排序apply(lambda x: x.sort_values(...))在分组后进行排序df.groupby('column').apply(lambda x: x.sort_values(...)) ...
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() 但是,尽管外观不寻...
# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最大值计算 df.agg(['sum', 'mean', 'max'])['...
res1=data.groupby('A')['B'].sum() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其结果如下: Pandas中支持的分组聚合函数主要有以下几种:count(求数据量)、sum(求和)、mean(求均值)、median(求中位数)、std(求方差)、var(求标准差)、min(求最小值)、max(求最大值)、prod(求积)、first(求第一个值)、la...
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'],'...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
groupby的pandas排序值 groupby 是pandas 库中的一个功能,它允许用户根据一个或多个键对数据进行分组。这个功能在数据分析和处理中非常有用,尤其是在需要对数据进行聚合操作时。groupby 操作的结果是一个 GroupBy 对象,该对象可以进一步进行各种聚合操作,如 sum, mean, max, min 等。 基础概念 在pandas 中,groupby...