engine='xlsxwriter') #变量赋值 out_table1=df.groupby('区域')['订单号'].count().reset_i...
分组聚合是数据处理中最常用的一个功能，使用groupby函数，括号内跟分组的对象，中括号中加运算对象，比如这里计算不同分数段的学生人数，由数据可得出分数段在300分到400分的人数最多，有190人。df.groupby('总分评级')['姓名'].count().reset_index()如果要对同一个字段做不同的运算，可以使用.agg函数，中括...
describe,展示数据的基本统计指标,包括计数、均值、方差、4分位数等,还可接收一个百分位参数列表展示更多信息 count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用 unique、...
以下是一些示例用法：对 Series 使用 nunique：import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, None])# 计算 Series 中的唯一值数量unique_count = data.nunique()print(unique_count)输出：5在这个示例中，nunique 函数计算了 Series 中的唯一值数量，忽略了缺失值（None），...
df.mean() 计算每列的平均值。 df.median() 计算每列的中位数。 df.mode() 计算每列的众数。 df.count() 计算每列非缺失值的数量。实例假设我们有如下的 JSON 数据,数据保存到 data.json 文件:data.json 文件 [ { "name": "Alice", "age": 25, "gender": "female", "score": 80 }, { "nam...
sort(['id']).city.count() 5、使用query函数进行筛选 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]') 6、对筛选后的结果按prince进行求和 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.query('city == ["beijing", "shang...
参考:pandas agg distinct count 在数据分析中,经常需要对数据进行汇总统计,其中一个常见的需求是计算某些列的不重复(唯一)值的数量。Pandas库提供了强大的数据处理能力,其中agg()函数是一个非常有用的工具,可以用来执行多种统计聚合操作,包括去重计数(distinct count)。本文将详细介绍如何在Pandas中使用agg()函数来进...
可以直观的看出,count()按照a列的值计数,值为1的有2个,值为2,3的有1个。Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 --按照a列统计计数 Select a, count(a) from A group by a ; --按照a列统计计数 Select a, sum(b...
total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE', aggfunc='count') total_actions.plot(subplots=False, figsize=(18,6), kind='area') 除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型为交易的数据子表: tranData = fullData[ful...
GroupBy对象最常见的用途是应用聚合函数,如sum()、mean()、count()等: # 计算每个人的总销售额total_sales=df.groupby('name')['sales'].sum()print("Total sales by name:\n",total_sales)# 计算每个城市的平均销售额avg_sales_by_city=df.groupby('city')['sales'].mean()print("Average sales by...