使用groupby()方法进行分组:使用groupby()方法根据指定的列或多列对数据进行分组。可以使用单个列名作为参数,也可以使用包含多个列名的列表作为参数。 代码语言:txt 复制 grouped_data = data.groupby('column_name') 选择保留的行:根据需要选择要保留的行。可以使用聚合函数(如mean()、sum()、count()等)对每个组...
groupby("content_id")["user_id"].nunique().to_frame() 实例3 分组结果排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99], 'product':['table','chair','chair','mobile phone','table',...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
grouped_agg= animals.groupby("kind").agg(min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"),max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"),average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean)) 对grouped里的元素进行遍历 forname, groupingrouped:print(name)print(group)...
2# all columns in a dataframe 3print(dataframe.min()) 4print("---") 5 6# minimum value from a particular 7# column in a data frame 8print(dataframe['Maths_marks'].min()) 9print("---") 10 11# computing maximum values 12print...
df.fillna(0) # 将空值全修改为0# {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None}, 默认为Nonedf.fillna(method='ffill') # 将空值都修改为其前一个值values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}df.fillna(value=values) # 为各列填充不同的值...
Pandas按groupby上的列标准化 给定一个pandas数据帧,例如 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'id': ['id1','id1','id2','id2'] , 'x': [1,2,3,4], 'y': [10,20,30,40]}) 每个数字列可以标准化为单位间隔[0,1] columns = ['x', 'y']...
df.groupby(by='item')['price'] 输出:<pandas.core.groupby.groupby.SeriesGroupBy object at 0x1148c30f0> df #使用apply函数求出水果的平均价格 df.groupby(by='item')['price'].apply(fun) def fun(s): sum = 0 for i in s: sum+=i ...
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组,然后对分组...
6、value_counts () 计算相对频率,包括获得绝对值、计数和除以总数是很复杂的,但是使用value_counts,可以更容易地完成这项任务,并且该方法提供了包含或排除空值的选项。 df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, None],"b": [4., 5.1, 14.02]})