考虑下面的Pandas数据帧。importpandasas pd "group_idcondition列可以是任何内容,只要每个组都有相同的条件,例如,所有"ones"都对应于"sum"。那么,可能condition列是多余的?) 我想要得到以下结果。":["6" 浏览21提问于2021-01-24得票数1 回答已采纳
result = df.loc[condition1 & condition2, 'C'].sum() print(result) 上述代码中,首先创建了一个示例的DataFrame,包含三列数据A、B、C。然后设置了两个条件condition1和condition2,分别表示A列大于2和B列小于9的条件。最后使用条件筛选数据,并对筛选后的C列数据进行求和操作,结果存储在result变量中并打印输出。
df.iloc[row_number]: 按照行号选择行。 df.loc[condition]: 使用条件过滤数据。 df.query('condition'): 使用查询条件过滤数据。 数据计算与聚合: df.mean(): 计算每列的均值。 df.sum(): 计算每列的总和。 df.min(): 计算每列的最小值。 df.max(): 计算每列的最大值。 df.count(): 计算每列...
返回按 A,B 两列分组的各行求和值,如果把 AB 交换,也会先按 B 分组,再按 A 分组: df.groupby(["A","B"]).sum()# C D# A B# bar one 1.511763 0.396823# three -0.990582 -0.532532# two 1.211526 1.208843# foo one 1.614581 -1.658537# three 0.024580 -0.264610# two 1.185429 1.348368 Reshapin...
按值排序:sort_values(by = “label_name”) 常用方法: Count非NA值得数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min/max 计算最小值/最大值 argmin/argmax 计算能够获取到最小值/最大值的索引位置 idxmin/idxmax 计算能够获取到最小值/最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0-1) sum 值的...
deff(numbers):returnsum(numbers) df['Row Subtotal'] = df.apply(f, axis=1) 在axis=1上应用函数。默认情况下,apply参数axis=0,即逐行应用函数;而axis=1将逐列应用函数。 现在我们已经对pandas.apply有了基本的了解,现在让我们编写分配标签的逻辑代码,看看它运行多长时间: ...
⚠️使用sum(level=0)计算第0级的数据之和:(本质就是按照level=0分组,然后求分组后的和。) s.sum(level=0)#得到:blooded warm6cold8dtype: int64 ⚠️,得到索引层的数量: s.index.nlevels#2 判断是否是按照字典的结构排列: s.index.is_lexsorted() ...
['Masters', 'Graduate', 'Graduate', 'Masters', 'Graduate'],'C': [26, 22, 20, 23, 24]})# Lets create a pivot table to segregate students based on age and coursetable = pd.pivot_table(school, values ='A', index =['B', 'C'],columns...
3])# Divide by 2 and check if remainder is 1cond = np.mod(array,2)==1condarray([False,True,False,True,False,False,False,True,False,True,False,True])# Use extract to get the valuesnp.extract(cond,array)array([1,19,11,13,3])# Apply condition on extract directlynp.extract(((...
注意:NumPy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。 In [87]: np.mean(df['one']) Out[87]: 0.8110935116651192 In [88]: np.mean(df['one'].to_numpy()) Out[88]: nan Series.nunique() 返回Series 里所有非空值的唯一值。 In [89]: series = pd.Series(np.random.randn(...