3.1 使用sum()方法计算列总和 importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','A'],'subcategory':['X','X','Y','Y','X'],'sales':[100,200,150,300,120]}df=pd.DataFrame(data)# 使用sum()计算每个类别的总销售额result=df.groupby('category')['sales'].sum()pri...
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 ...
# 对一列数据用两种函数聚合data_group.agg([range_data_group,sum])虽然每一列可以应用不同的函数，...
as_index=False).agg({'quantity':sum})c.sort_values(['quantity'],ascending=False,inplace=True)c.head()(chipo[['item_name', 'quantity']].groupby(['item_name'], as_index=False).agg({'quantity':'sum'}).sort_values(['quantity'], ascending=False, inplace=False).head(10))...
计算列的最小值:df['column'].min() 计算两列的相关性:df['column1'].corr(df['column2']) 数据分组与聚合 按照一列进行分组并计算每组的平均值:grouped_df = df.groupby('column').mean() 按照多列进行分组并计算每组的总和:grouped_df = df.groupby(['column1', 'column2']).sum() 对分组后...
GROUP BYColumn1, Column2 HAVINGCondition2 Pandas df[Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4: "sum"}).filter(Condition2) Group By: split - apply - combine GroupBy可以分解为三个步骤: ...
group第一级: 代码语言:javascript 复制 In [44]: grouped = s.groupby(level=0) In [45]: grouped.sum() Out[45]: first bar -0.962232 baz 1.237723 foo 0.785980 qux 1.911055 dtype: float64 group第二级: 代码语言:javascript 复制 In [46]: s.groupby(level="second").sum() Out[46]: second...
by_column.sum() one two 0 1 5 1 9 13 2 17 21 3 25 29 # s中,index中a、b对应的为one,c、d对应的为two,以Series来分组 s = pd.Series(mappin g) s.groupby(s).count() [output]: one 2 three 1 two 2 dtype: int64 # 通过函数分组 ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
by_column=people.groupby(mapping,axis=1) by_column.sum() 1 2 3 4 5 如果不加axis=1, 则只会出现 a b c d e Series 也一样 map_series=pd.Series(mapping) map_series a red b red c blue d blue e red f orange dtype: object ...