df=pd.DataFrame({'group':['A','B','A','B','A'],'value':[1,np.nan,3,np.nan,5]})# 使用分组平均值填充缺失值df['filled_value']=df.groupby('group')['value'].transform(lambdax:x.fillna(x.mean()))print(df) Python Copy Output: 这个例子展示了如何使用分组的平均值来填充缺失数据。
import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'value': [8, 9, 6, 12, 7, 9, 5]}) # 分组求均值 data['mean_value'] = data.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x.mean()) data 3、分组标记序号 import pandas...
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs) 例子1:按照A列进行分组,对每个分组的每列都执行:分组中列的最大值-最小值: df = pd.DataFrame({'A':'a a b'.split(),'B': [1,2,3],'C': [4,6,5]}) g= df.groupby('A') g[['B','C']].apply(lambdax: x.astype(float).max() -x.min...
在这个例子中,通过传入axis=1这一参数,实现了对不同行调用不同函数的处理效果,且这里的函数包括传递字符串形式、函数对象以及lambda表达式等3种形式。 以上,其实transform实现的又何尝不是map或者applymap的效果呢?但又远比二者功能更具定制化。 03 与groupby配套使用 transform可用于groupby对象,这是我最初学习transfor...
"""print(df.groupby(by="a", as_index=False).agg(lambdax:str(sum(x)) +"略略略"))""" a b c 0 a 6略略略 9略略略 1 b 3略略略 8略略略 """# 但是我们看到,pandas默认是对所有的列进行的聚合,可不可以指定某些列呢?# 答案是可以的,直接在groupby后面通过列表来指定即可,可以指定['b', 'c...
transform方法可以在每个组上应用一个函数，并将结果广播回原始数据框中的每个元素。这个函数必须返回与原始数据框具有相同大小的对象。下面是一个示例代码：import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')mean_values = grouped.transform(lambda x: x.mean())上面的...
#分组进行缺失值均值填充(penguins.groupby('species')[['bill_length_mm','bill_depth_mm','flipper_length_mm','body_mass_g']].transform(lambda s:s.fillna(s.mean().round(2))) 图10 并且在pandas1.1.0版本之后为transform引入了新特性,可以配合Cython或Numba来实现更高性能的数据变换操作,详细的可以...
Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。之前介绍过索引操作,现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍:主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。文章的最后,根据今天的知识介绍,给出了6个问题与2个练习,供大家学习实践。
① func是自定义函数，也可以用lambda函数来实现，效果是一样的，而且看起来更加简洁。② func是字符串函数 df['平方根'] = df['总分'].transform('sqrt')③ func是字典函数 分别对两列使用不同的函数。2、合并分组结果 df['班级平均总分'] = df.groupby('班级')['总分'].transform(np.mean)对分组后...
['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':np.random.randn(8),'D':np.random.randn(8)})# 对'A'列进行分组,并对'C'列进行标准化grouped=df.groupby('A')['C'].transform(lambdax:(x-x.mean(...