# 用数组组成的list作为分组键 states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio']) years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006]) df['data1'].groupby([states, years]).mean() ''' California 2005 0.478943 2006 -0.519439 Ohio 2005 -0.380219 2006 1.965781 Name...
In [18]: states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio']) In [19]: years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006]) In [20]: df['data1'].groupby([states, years]).mean() Out[20]: California 2005 0.478943 2006 -0.519439 Ohio 2005 -0.380219 2006 ...
[Decimal('1111'), 'Customer1', Decimal('233.42')]] 以及我在尝试[sum(x[2]) for x in array]时收到的错误: TypeError: 'decimal.Decimal' object is not iterable items() 结果将是: 点击这里 (查看英文版本获取更加准确信息)
states=np.array(['Ohio','California','California','Ohio','Ohio']) years=np.array([2005,2005,2006,2005,2006]) df['data1'].groupby([states,years]).mean() 1 2 3 df.groupby('key1').mean() 1 可以看出没有key2列,因为df[‘key2’]不是数值数据,所以被从结果中移除。默认情况下,所有数...
Pandas导入数据之后,数据格式会自动变成DataFrame类型,我们需要将其转换为array类型进行处理。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 !head -4 data/president_heights.csv # order,name,height(cm) # 1,George Washington,189 # 2,John Adams,170 # 3,Thomas Jefferson,189 import pandas as pd ...
years= np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006]) df['data1'].groupby([states, years]).mean() 二、对分组进行迭代 GroupBy对象支持迭代操作,会产生一个由分组变量名和数据块组成的二元元组: forname, groupindf.groupby('key1'):printnameprintgroup ...
In[18]:states=np.array(['Ohio','California','California','Ohio','Ohio'])In[19]:years=np.array([2005,2005,2006,2005,2006])In[20]:df['data1'].groupby([states,years]).mean()Out[20]:California20050.4789432006-0.519439Ohio2005-0.38021920061.965781Name:data1,dtype:float64 ...
另外,对于groupby()方法的两个入参,输入1还支持DataFrame,输入2还支持array,dict和function名称。 GroupBy基本操作: pandas支持行和列两个维度的聚合,行维度的聚合效果就是SQL最常见的,而列维度的聚合是SQL中没有的。 行维度聚合(axis=0) 依据一个column聚合 ...
In [18]: states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio']) In [19]: years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006]) In [20]: df['data1'].groupby([states, years]).mean() Out[20]: California 2005 -0.225428 ...
Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray。 ndarray与列表形式上相似,但是ndarray要求数组内部的元素必须是相同的类型。在生成ndarray时,采用Nompy的array方法。 使用numpy模块中的arange方法可以生成给定范围内的数组,其中的参数start表示起始数,stop表示终止数,step表示步长,即数组中相邻两个数字的差, dtype用于制定...