import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'Value1': [1, 2, 3, 4], 'Value2': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 按照Group列进行分组,并对Value1列进行求和计算 sum_result = df.groupby
GroupBy和Sum的结合使用是数据分析中的常见操作,它允许我们对分组后的数据进行汇总计算。 3.1 基本分组求和 importpandasaspd# 创建示例数据data={'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','other.com','other.com'],'category':['A','B','A','B'],'visits':[100,150,200,250]}df=pd....
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
2. 使用groupby对单列进行分组 让我们从最简单的情况开始,对单列进行分组并进行聚合操作。 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','C'],'value':[10,20,15,25,30,35],'website':['pandasdataframe.com']*6})result=df.groupby('category')['value'].sum()prin...
原始数据如下图所示： 下面是她自己写的代码： # df['name'] = df['name'].str.lower() test...
计算: A 看房人数最多的朝向 df.groupby(['direction'])['view_num'].sum() B 每个朝向的房子的数量 df.groupby(['direction'])['view_num'].count() C 求不同朝向的房子 平均、最大、最小楼层 df.groupby('direction').agg({'floor':{'max','min','mean'}}) ...
这种方法很好。在groupby之后的每个子DF,可以运用聚合函数; 这里自己构建完成的Series 列索引是平铺的,比较直观; *** 也可以这样简写:*** df.groupby('group') \ .apply(lambda x: pd.Series({ 'a_sum' : x['a'].sum(), 'a_max' : x['a'].max(), ...
Aggregations refer to any data transformation that produces scalar values from arrays(输入是数组, 输出是标量值). The preceding examples have used several of them, includingmean, count, min, and sumYou may wonder what is going on when you invokemean()on a GroupBy object, Many common aggregation...
👀在看:使用pandas做数据分组,可以使用groupby函数结合聚合函数sum、count等函数实现对于分组数据聚合,实现运算。 #我的一周#学习打卡 发布于 2023-12-03 14:01・IP 属地青海 写下你的评论... 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 ...
iris_df.drop(columns='species', inplace=True) condition = iris_df['sepal_length'] >= 7 # 创建了一个布尔条件 condition数据帧 iris_df_filled = iris_df[condition] # 只包含"sepal_length"列大于等于7的行 实践中,一般更常用loc[ ]筛选满足条件的数据帧 ...