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列名，可以是一个列名或者多个列名的列表axis参数用于指定分组方向，0表示行方向，1表示列方向level参数用于指定分组级别as_index参数用于指定...
并没有进行计算print('---')# 对A分组a = df.groupby('A').mean()# 按A列分组后并对C跟D列进行求平均print(a)print('---')# 先对A分组,再对B分组,然后计算其平均值b = df.groupby(['A','B']).mean()print(b)# 对A分组,然后对D列求平均值print('...
df.groupby([‘Animal’])的返回值为一个DataFrameGroupBy对象,不可直接查看,利用list函数把它转换为列表(或可以通过get_group函数来取到某一组数据),我们可以看到,列表中有两个元组,每个元组里面的’Animal’列都是一样的,说明传入一个参数会把数据按着这列的值进行分割,相当与excel中的筛选。得到DataFrameGroupBy...
pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分:分割数据,应用变换和和合并数据。
在Pandas 中,groupby()函数用于按一个或多个列对 DataFrame 进行分组。当使用多个列进行分组时,可以使用元组(col1, col2, ...)的形式来指定多个列。这样做可以将多个列的值组合在一起,形成唯一的组合,然后可以对这些组合进行聚合操作。 假设有一个 DataFramedf,其包含三列数据A,B,C,如下所示: ...
第一种:df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种:df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象; 第三种:df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后col2的值; ...
df.groupby('班级',as_index=False).mean() 默认as_index=True 等同于 df.groupby('班级').mean() 单列字段的转换格式作为分组字段 df.groupby(df['姓名'].str[0]).mean() 字典,根据索引对记录进行映射分组 persons={0:'aa',1:'bb',2:'aa',3:'aa'} ...
In[1]: df.groupby('user_id').agg(['count', 'min', 'max']) CPU times: user 72 ms, sys: 0 ns, total: 72 ms Wall time: 70.9 ms Out[1]: user_id count min max 31 26 109090 4440651 34 63 3983 4266235 36 19 67988 3999372 ...
groupby(by=['类别','子类别'])['利润'].sum() print(group_df) 【注:这种方法有局限性,一次只能用一个聚合函数】 4.2.2 聚合函数统计 计算每个【区域】利润的最大值、最小值、平均值 方法1: df.groupby(by='区域')['利润'].agg(['max','min','mean'])...
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4) FROM SomeTable GROUP BY Column1, Column2 会更加简洁易用 1 将对象拆分为不同的组 pandas 对象可以在它的任何轴上进行分割。例如,使用如下代码创建 groupby 对象 In [1]: df = pd.DataFrame( ...: [ ...: ("bird", "Falconiformes", 38...