Python program to select row by max value in group# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = { 'A':[1,2,3,4,5,6], 'B':[3000,3000,6000,6000,1000,1000], 'C':[200,np.nan,100,np.nan,500,np.nan] ...
第一个group值 last() 最后一个group值 nth() 第n个group值 min() 最小值 max() 最大值 同时使用多个聚合方法 可以同时指定多个聚合方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [81]: grouped = df.groupby("A") In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std]) ...
agg({'value':['min','max','mean']}) grouped_df 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped_df.columns = ['_'.join(col).strip() for col in grouped_df.columns.values] grouped_df = grouped_df.reset_index() grouped_df 实例7 遍历分组 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
In [90]: 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), ...: ) ...: Out[90]: min_height max_he...
value1').alias('mean_value1'), pl.sum('value2').alias('sum_value2') ]) group_time_pl = time.time() - start # 打印结果 print(f"Polars CPU加载时间: {load_time_pl:.4f} 秒") print(f"Polars CPU 过滤时间: {filter_time_pl:.4f} 秒") print(f"Polars CPU 分组聚合时间: {group...
So we could compute a set of statistics for the data2 column like so: def get_stats(group): return {'min': group.min(), 'max': group.max, 'count': group.count(), 'mean': group.mean()} grouped = frame.data2.groupby(quartiles) grouped.apply(get_stats).unstack() countmaxmean...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: df.dtypes key1objectkey2objectdata1 float64 data2 float64dtype:object grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1) ...
max_values = dataframe.groupby(['nutrient'])['value'].max() result = max_values[lookup_nutrient] return print(result) 它似乎能正确识别营养素的最大值,但只返回营养素值。我需要食物栏上相应的str。例如,如果我给出以下论点 food_for_nutrient('A‘) ...
调用的时候最好先根据size看下里面的内容,不然在get_group的时候可能会出错。 grouped_single.size() 1. grouped_mul.size() 1. grouped_single.ngroupsgrouped_mul.ngroups 1. d). 组的遍历 for name,group in grouped_single: print(name) display(group.head()) ...
接着就是执行group分组条件,对比pandas就是写一个groupby条件进行分组。 再接着就是执行select条件,聚合函数就是写在select后面的,对比pandas就是执行agg()函数,在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。 最后执行的是having表示分组后的筛选,在pandas中,通过上图可以发现我们得到了一个df1对象,针...