在Python中,pandas库提供了一个灵活且功能强大的数据结构DataFrame,用于处理和分析数据。其中,groupby方法可以将数据按照指定的键进行分组,然后对每个组进行操作。在实际的数据分析中,经常需要根据分组获取特定组的数据,这时就可以使用groupby的get_group方法来实现。 groupby方法的基本用法 首先,让我们看一下groupby方法的...
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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) })...
group_a = grouped.get_group('A') print(group_a) 三、实例应用 为了更好地理解groupby后的分开操作,下面通过一个具体的实例进行说明。 假设我们有一个包含产品销售数据的DataFrame,我们希望根据产品类别进行分组,并计算每个类别的总销售额。 import pandas as pd 创建示例DataFrame data = {'Category': ['Elec...
Pandas groupby:拆分-应用-合并的过程 本质上,groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程: Split拆分:将数据拆分为组 Apply应用:将操作单独应用于每个组(从拆分步骤开始) Combine合并:将结果合并在一起 Split数据集 拆分数据发生在groupby()阶段。按支出类别拆分数据,结果实际上是一个DataFrameGroupBy对象。如果只是将...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df) #根据制造商分组 group_df = df.groupby(by='制造商') print(group_df) 【注:分组后的结果是一个DataFrameGroupBy对象,可以用list()转化后查看】 ...
df.groupby(['col1','col2']).agg({'col3':'sum','col4':'sum'}).reset_index() 这将为您提供所需的输出。 更新(2020 年 6 月):在 Pandas 0.25.0 中引入,Pandas 添加了新的 groupby 行为“命名聚合”和 _元组_,用于在将多个聚合函数应用于特定列时命名输出列。
将资料进行群组化后,得到了DataFrameGroupBy物件,我们就可以使用get_group()方法(Method),指定Job(职业)栏位中的不同群组,来检视其中的所有栏位,如下范例: 截取部分执行结果 以上执行结果,就是就业人员(Employed)群组的所有栏位资料。如果想要检视学生(Student)群组,将第8行的Employed替换成Student即可,非常的方便。
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) import pandas as pd import pymysql conn ...
在Pandas中,groupby是一个非常强大的功能,它允许你根据一个或多个列的值将数据分组,然后对这些分组应用聚合函数。下面我将逐步解释如何查看和理解groupby的结果,以及如何进一步分析这些数据。 1. 理解groupby在Pandas DataFrame中的作用 groupby方法将数据分组,并为每个分组返回一个GroupBy对象。这个对象并不直接显示分组后...