argmax和idxmax是一组,用于返回一组数据中最大值的下标。argmin和idxmin是一组,用于返回一组数据中最小值的下标。但是当我们使用argmax和argmin的时候,会出现一个提示,告诉我们这个函数以后会被idxmax和idxmin代替,因此我们只需要掌握idxmax和idxmin的用法即可。 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format...
其实一旦使用groupby后,系统会自动为你分组,然后我们就可以分别对分组后的数据,进行操作,比如下面这个案例。 13. argmin、argmax argmin():寻找最小值所在位置;argmax():寻找最大值所在位置; 注意:这两个函数,用于函数删选,很有用。 14. any、all any():返回是否所有元素都为真;all():返回是否至少一个元...
argmax和idxmax是一组,用于返回一组数据中最大值的下标。argmin和idxmin是一组,用于返回一组数据中最小值的下标。但是当我们使用argmax和argmin的时候,会出现一个提示,告诉我们这个函数以后会被idxmax和idxmin代替,因此我们只需要掌握idxmax和idxmin的用法即可。 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format...
这里首先实现一个自定义函数用于实现指定的年龄处理功能：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...
new=df.max() #增加一行数据(“语文”、“数学”、“英语”的最高成绩,忽略索引) df=df.append(new,ignore_index=True) df 1.4求最小值(min函数) DataFrame.max([axis,skipna,level,...]) 示例: #计算各科成绩的最低分 import pandas as pd data=...
min(): 返回数据的最小值。使用DataFrame数据调用min()函数,返回结果为DataFrame中每一列的最小值,即使数据是字符串或object也可以返回最小值。 使用Series数据调用max()或min()时,返回Series中的最大值或最小值,后面介绍的其他统计运算函数同理。 idxmax(): 返回最大值的索引。在numpy中,使用argmax()和argmi...
或者，可以使用. loc []索引器选择要应用条件的行，然后使用布尔数组作为条件。例如：...
# 计算年龄列数据的平均值、最大值、最小值等统计信息 df['age'].mean() # 计算平均值 df['age'].max() # 计算最大值 df['age'].min() # 计算最小值 除了对整个列进行汇总和统计计算外，我们还可以对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合计算。这可以通过使用`groupby()`函数来实现。...
df.groupby() 方法通常与聚合函数(如 sum、mean、count、max、min 等)一起使用,以对指定列进行统计汇总或计算。在用法中,可以同时指定分组列和聚合列。 按一列分组:df.groupby(column) 按多列分组:df.groupby([column1,column2...]) 分组后可以选择要使用的列,语法格式为df.groupby(column)[column1,column...
grouped.mean() # 每个组的平均值grouped.sum() # 每个组的总和grouped.max() # 每个组的最大值grouped.min() # 每个组的最小值 2.2使用transform进行数据变换 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。