importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'group':['A','B','A','B','A'],'value':[1,2,3,4,5]})# 使用groupby和transform计算每组的平均值df['group_mean']=df.groupby('group')['value'].transform('mean')print(df) Python Copy Output: 在这个例子中,我们首先创建了一个包含’g...
当然,这是直接用了聚合函数,更复杂的例如agg、apply和transform等用法也是一样的。换句话说,resample与groupby的核心区别仅在于split阶段:前者按照时间间隔进行分组,而后者是按照定义的某种规则进行分组。 另外,还可将groupby与resample链式使用,但仅可以是resample在groupby之后,反之则会报错。例如: 需要指出,resample等价...
2.3 transform作用于DataFrame的分组过程 在对DataFrame进行分组操作时,配合transform可以完成很多有用的任务,譬如对缺失值进行填充时,根据分组内部的均值进行填充: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #分组进行缺失值均值填充(penguins.groupby('species')[['bill_length_mm','bill_depth_mm','flippe...
9、groupby + transform 计算每个区的利润,在这个数据的基础上新增一列平均利润 方法1:使用map() df_group = df.groupby(by=['区域','类别']).agg(平均利润=('利润','mean')).reset_index() avg_profit = df.groupby(by=['区域'])['利润'].mean().to_dict() df_group['avg_profit'] = df_...
传统方法是:先groupby分组,结合apply计算分组求和,再用merge合并原表,然后再apply计算百分比。 但其实用transform可以直接代替前面两个步骤(分组求和、合并),简单明了。 首先,用transform结合groupby按城市分组计算销售总和。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
})# transform依旧依赖于groupbyprint(df.groupby(by=["x"], as_index=False).agg("sum"))""" x y z 0 a 6 9 1 b 3 8 """print(df.groupby(by=["x"], as_index=False).transform("sum"))""" y z 0 6 9 1 3 8 2 6 9 ...
transform importpandasaspd df = pd.DataFrame({"x": ['a','b','a','a','b'],"y": [1,2,3,2,1],"z": [3,1,5,1,7], })# transform依旧依赖于groupbyprint(df.groupby(by=["x"], as_index=False).agg("sum"))""" x y z ...
在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成,这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。 为了后续图解的方便,采用模拟生成的10个样本数据,代码和数据如下: company=["A","B","C"] data=pd.DataFrame({ "company":[company[x]fo...
主要用到nth函数,该函数具体用法如下, import pandas as pd """提取每个分组的第n行(从0开始)或最后n行(从-1开始) 只能跟在groupby之后使用 nth(n,dropna=None) n: 可以是一个整数或一个列表 dropna: None:不删除缺失值;any: 删除任何含有缺失值的行;all: 删除全是缺失值的行""" data = pd.DataFrame...