2 grouped.mean() 3 Out[8]: 4 key1 5 a -0.275532 6 b -0.427093 7 Name: data1, dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可以看出,数据(Series)根据分组键进行了聚合,产生了一个新的Series,其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1,是因为原始DataFrame的列df['key1']就...
分组后我们可以提取分组后的内容,通过get_group()实现 print(df.groupby(['X']).get_group('A'),'\n') print(df.groupby(['X']).get_group('B'),'\n') 1. 2. 输出结果: (3)其他轴上的分组 我们也可以自定义函数按照值的类型进行分列 df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(2), 'd...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 dfg=df.groupby(['key1','key2'])print(list(dfg))#分成a one a two b one b two 四组 【例3】...
首先，我们需要导入pandas库在。导入pandas库之后，我们可以通过调用DataFrame对象的groupby()方法来使用groupby。groupby()方法的基本语法如下：grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=False, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)参数解释 by参数用于指定要进行分组的...
mean 非NA值的平均值 median 非NA值的算术中位数 std、var 无偏(分母为n-1)标准差和方差 min、max 非NA值的最小值和最大值 prod 非NA值的积 first、last 第一个和最后一个非NA值 1.面向列的多函数应用 我们已经看到,对Series或DataFrame列的聚合运算其实就是使用aggregate(使用自定义函数)或调用诸如mean...
df.group(by=[‘分类1’,’分类2’,...])[‘被统计的列’].agg({列别名1 : 统计函数1,列别名2 : 统计函数2,...})其中，by表示用于分组的列；.agg可以分别指定列的别名和对应的计算函数。如下为计算各班级语、数、英、总分的平均值的程序代码：import pandas as pd from pandas import read_excel f...
两个相同行、列dataframe相乘:pospct=POSITION.multiply(rawdatapct1.values,axis=0) 两个相同行、列dataframe相除:pospct=POSITION.divide(rawdatapct1.values,axis=0) df.mean()等价于df.mean(0)。把轴向数据求平均,得到每列数据的平均值。 df.mean(1)按照另外一个axis的方向来求平均,得到每行数据的平均值...
factor=pd.cut(frame.data1,4)#对cut返回的factor对象可直接用groupbydefget_stats(group):returnpd.DataFrame( {"min": group.min(),"max": group.max(),"count": group.count(),"mean": group.mean()}) grouped=frame.groupby(factor) grouped.apply(get_stats) ...
稍后我将详细讲解.mean()的调用过程。这里最重要的是,数据根据分组键进行了聚合,产生了一个新的Series,其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1,是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。 如果我们一次传入多个数组的列表,就会得到不同的结果: ...
在Python中,可以使用pandas库来按dataframe列中的每个值进行分组。 首先,需要导入pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 然后,可以使用pandas的DataFrame对象来创建一个数据框: 代码语言:txt 复制 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35...