在Pandas中,条件group by和sum是两个常用的操作。 条件group by是指根据特定的条件对数据进行分组。在Pandas中,可以使用groupby()函数来实现条件分组。该函数接受一个或多个列名作为参数,根据这些列的值进行分组。例如,假设我们有一个包含学生信息的数据集,其中包括学生的姓名、性别和成绩,我们可以使用条件group by将...
Pandas Group-By和Sum不创建新数据框 基础概念 Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了大量的数据结构和数据分析工具。GroupBy 是Pandas 中的一个功能,用于将数据按照一个或多个列的值进行分组。sum() 是一个聚合函数,用于计算每个分组的总和。 相关优势 灵活性:GroupBy 可以根据多个列进行分组,提供了极...
考虑以下代码: importpandasaspddf=pd.DataFrame({"Date": ["08/09/2018","10/09/2018","08/09/2018","10/09/2018"],"Fruit": ["Apple","Apple","Banana","Banana",],"Sale": [34,12,22,27],})print(df.groupby(["Fruit"])["Sale"].agg("sum")) 输出: FruitApple 46Banana 49Name: ...
在pandas中,我将如何先做group_by然后求和,然后根据求和取前两名? 我尝试了很多东西,包括下面的一个。 df.groupby(['A','B'])['C'].sum().groupby(['A']).nlargest(2,'C') df.groupby(['A','B'])['C'].sum().groupby(['A']).apply(lambda x:nlargest(2)) 我想根据A和B的组合得到C...
18# group by name with social_marks sum 19print(dataframe.groupby('name')['social_marks'].sum()) 20print("---") 21 22# group by name with maths_marks count 23print(dataframe.groupby('name')['Maths_marks'].count()) 24print("---") 25 26# group by name with...
我们将演示如何获取 Pandas 的 groupby 和 sum 的总和。我们还将研究pivot功能,以将数据排列在一个漂亮的表中,以及如何定义自定义函数并将其应用到DataFrame上。我们还能通过使用agg()获得总和。 groupby的累计总和 我们可以使用groupby方法来获得累计和。比如以下具有日期,水果名称和销售的DataFrame: ...
df.groupby(['A','B']).sum() df.groupby(['A','B'],as_index=False).sum() #多个维度Groupby,多列数据,用agg实现 df.groupby(['A','B']).agg([np.sum,np.max,np.mean]) #单个维度Groupby,一列数据,用agg实现,第一种方法OK,第二种写法报错,带查询 ...
by_column = df.groupby(mapping, axis = 1) print(by_column.sum()) print('---') # mapping中,a、b列对应的为one,c、d列对应的为two,以字典来分组 s = pd.Series(mapping) print(s,'\n') print(s.groupby(s).count()) # s中,index中a、b对应的为one,c、d对应的为two,以Series来分组 ...
这可以在组上使用agg来完成。agg接受一个参数，该参数指定应该对每列执行什么操作。
这可以在组上使用agg来完成。agg接受一个参数，该参数指定应该对每列执行什么操作。