data={'website':['pandasdataframe.com']*8,'category':['A','A','B','B','C','C','D','D'],'product':['X','Y','X','Y','X','Y','X','Y'],'sales':[100,150,200,120,80,250,300,180]}df=pd.DataFrame(data)# 筛选出平均销售额大于150的
300],'quantity':[10,20,15,25,30],'pandasdataframe.com':[1,2,3,4,5]}df=pd.DataFrame(data)# 使用 agg 方法进行多列操作result=df.groupby(['category','subcategory']).agg({'sales':'sum','quantity':'mean','pandas
grouped = df.groupby('Group') # 定义一个函数来减去两列的值 def subtract_two_columns(group): group['Result'] = group['Column1'] - group['Column2'] return group # 使用transform方法将函数应用于每个组 df['Result'] = grouped.transform(subtract_two_columns)['Result'] # 打印结果 print(df...
把“小时”作为行索引后,生成的对象里,就没有“小时”这个columns了,“小时”中的数据直接作为了index。 原来如此! 那为什么后面写的是df3.values而不是df3.车流量呢? 因为df3=df1.groupby('小时').车流量.sum()这个语句中,在执行完groupby('小时')后,又只取了“车流量”这一列数据。 ——相当于生成的...
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. ...
#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...
包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引 重建索引的格式: obj.reindex() 索引对象是无法修改的,因此,重建索引指的是:对索引重新排序而不是重新命名,如果某个索引值不存在,则会引入缺失值。 这一点其实在上述的索引操作中已经体现出来了,这里再重新复述一下。
You may have noticed in the first casedf.groupby('key1').mean()that there is no key2 columns in the result. Because df['key2'] is not numeric data, it is said to be a nuisance column, which is therefore excluded from the result. By default, all of the numeric columns are aggrega...
1.462816 -0.441652 0.075531 0.592714 1.109898 1.627081 [6 rows x 16 columns] 通用聚合方法 下面是通用的聚合方法: 函数描述 同时使用多个聚合方法 可以同时指定多个聚合方法: In [81]: grouped = df.groupby("A") In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std]) Out[82]: sum mean std...
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. ...