get_group("male") df.groupby(["sex", "age"]).get_group(("male", 18)) # 分组之后聚合:均值、最大最小值、计数、求和等,需要调用agg()方法grouped = df.groupby("sex") grouped["age"].agg(len) grouped["age"].agg(['mean','std','count','max']) # 能够传入多个聚合函数 grouped["...
max]})) # 使用apply的话 print(grouped['Points'].apply(np.mean)) grouped.apply(lambda x: print(x)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """查看每个组大小的另一种方法是应用size()函数""" grouped = df.groupby('Team') print(grouped.size()) print(grouped.count()) print...
defget_age(age, max_age, min_age):age = int(age) # 转换为整数ifage > max_age:age = max_ageifage < min_age:age = min_agereturnage 然后，直接对 age 列调用该函数即可，其中除了第一个参数 age 由调用该函数的 series 进行向量化填充外，另两个参数需要指定，在 apply 中即通过 args 传入...
19# group by name with maths_marks count 20print(dataframe.groupby('name')['Maths_marks'].count())
如果需要max所有没有group的列,可以使用: df = df.groupby('group', sort=False).max() print (df) strings floats group a ab 8.0 b 9.0 c 12 11.0 如果添加next[],则...
Max Speed Max Age Animal Falcon375.0 34Parrot25.0 18 by参数除了列名和列名列表之外,还可以是mapping和function。 1,当by=函数时,函数作用于对象的索引值上,返回的结果作为分组键。如果索引列包含数据的信息,那么可以使用这种方式来做数据的聚合。 2,当by=mapping时,通过映射的值来对数据进行分组,mapping通常是Se...
arr):returnarr.max()-arr.min()# 使用自定义函数聚合分组数据data_group.agg(range_data_group)...
在这个例子中,我们对sales列应用了sum、mean和max函数,对quantity列应用了sum、mean和min函数。 2.2 使用自定义聚合函数 除了内置函数,我们还可以使用自定义函数进行聚合: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建示例数据data={'product':['A','B','A','B','A','B'],'sales':[100,200,150,250,180,220...
# 使用多个聚合函数summary=df.groupby('city')['salary'].agg(['mean','min','max'])print("\nSalary summary by city:")print(summary)# 使用自定义聚合函数defsalary_range(x):returnx.max()-x.min()custom_agg=df.groupby('city')['salary'].agg(salary_range)print("\nSalary range by city...
users.groupby("occupation").age.agg(["min","max","mean"]) 1. 对多列数据同时进行统计时,也是用 agg() 函数,区别是这里用的是字典形式(dict):键名为列名,键值为需要统计的数据类别例如 max、min、mean、count 等关键字,以列表形式写入; users.agg({列名:[“mean”,“max”,"min"]}) ...