'B','C','C'],'product':['X','Y','X','Y','X','Y'],'sales':[100,150,200,120,80,250]}df=pd.DataFrame(data)# 对'category'和'product'列进行分组,然后计算sales的总和和平均值result=df.groupby(['category','product'])['sales'].agg([
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....
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('Group')['Value1'].sum() pri...
在Pandas中,groupby方法用于将数据分组,而sum方法则用于计算每个组的总和。如果你想通过将groupby的结果除以总和来创建新列,可以按照以下步骤操作: 基础概念 GroupBy: 这是一种将数据分组的方法,允许你对每个组应用不同的函数。 Sum: 计算每个组的总和。 相关优势 数据聚合: 可以快速对数据进行分组并计算每组的统计...
#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...
1. groupby:按省份和月份分组 2. sum():对每组销售额求和 3. reset_index():把分组标签变回列 更狠的来了!一行代码多维度统计: python df.pivot_table(values="销售额", index="省份", columns="月份", aggfunc="mean") 直接生成各省份x各月份的均值透视表!(Excel数据透视表?弱爆了!) ...
In Example 1, we have created groups and subgroups using two group columns. Example 2 demonstrates how to use more than two (i.e. three) variables to group our data set. For this, we simply have to specify another column name within the groupby function. ...
() grouped_pl = df_pl.groupby('category').agg([ pl.mean('value1').alias('mean_value1'), pl.sum('value2').alias('sum_value2') ]) group_time_pl = time.time() - start # 打印结果 print(f"Polars CPU加载时间: {load_time_pl:.4f} 秒") print(f"Polars CPU 过滤时间: {filter...
DataFrame.groupby函数根据单列/多列/索引分组,当中的分组列可以按照类型、格式等拆分,也支持自定义函数分组。 第二步,应用操作。 在groupby对象上,支持对单个/多个数值列开展各种聚合操作,如SUM/AVG/COUNT/MEAN等统计操作,也支持自定义函数操作。 进一步地,DataFrame.apply函数支持各种具备创造力的自定义应用操作。
grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) grouped 1. 2. 变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已,然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值: grouped.mean() 1. ...