【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 【例3】采用groupby函数针对某一列的值进行分组。关键技术:df.gr
<class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'> <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x127112df0> 1. 2. grouped的类型是DataFrameGroupBy,直接尝试输出,打印是内存地址,不太直观,这里写一个函数来展示(可以这么写的原理,后面会介绍) def view_group(the_pd_group): for name, gr...
3. 使用groupby()方法对DataFrame进行分组 一旦我们有了一个DataFrame,我们就可以使用groupby()方法对其进行分组。groupby()方法接受一个或多个列的名称作为参数,并返回一个分组后的DataFrameGroupBy对象。 # 按城市分组grouped=df.groupby('城市') 1. 2. 在这个示例中,我们按’城市’列对DataFrame进行了分组。你可...
max_values将会是一个Series对象,它将包含每个组的最大值。 如果需要同时找到多个列的最大值,可以传入一个包含多个列名的列表: 代码语言:txt 复制 max_values = df.groupby('Group')[['Value1', 'Value2', ...]].max() 此外,也可以在分组后的DataFrame中使用agg函数来对每个组进行更复杂的聚合操作: ...
关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。首先创建一个dataframe对象: 下面我们同时使用groupby和agg函数对该数据表进行分组聚合操作。 多重函数以字典形式传入: 在我们对数据进行聚合的过程中,除了使用sum()、max ()等系统自带的...
大家都知道数据库有groupby函数,今天给大家讲讲dataframe的groupby函数。 groupby函数 还是以上文的数据为例子,进行讲解,首先读入数据,通过groupby聚合数据。(该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 importpandasaspdimportpymysql ...
df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # #有这么一个数据 #df =DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) ...
可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl等在groupby时是一个不错的选择,性能超越常用的pandas,详细 , join 同样可以看到Python中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗,详细 , 小结 R中的data.table、Python中的Polars、Julia中的DataFrame.jl表现连续出色,后续可以用起来,常用的pand...
多列选择 →新DataFrame subset = sales_data[['产品', '销量']] 按行选择(超级实用!) first_two = sales_data.iloc[:2] # 前两行 promo_items = sales_data[sales_data['促销']] # 所有促销商品 传说中的交叉选择 ✨ result = sales_data.loc['A03', '单价'] # 输出:8999 ...
使用df.groupby(['userId', 'tag'])['pageId'].count() 按 userId 和 tag 对数据进行分组后。我会得到: