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'])...
In [3]: grouped = df.groupby("class") In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns") In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"]) 可以使用如下方法进行拆分: 函数,可以对轴标签进行调用 列表或数组,长度与选择的轴一致 字典或Series,存在label-> group name映射 对于DataFrame...
grouped = df.groupby(['科目','性别']).groupsprint(df)print(grouped)print('---')print(grouped[('数学','man')])# 按照两个列进行分组 2.3 其他轴上的分组 importpandasaspdimportnumpyasnp# 其他轴上的分组df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(2),'data2':np.random.rand(2),'key1'...
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs) 1. 2. 分组得到的直接结果是一个DataFrameGroupBy对象。 df = pd.DataFrame({'A':['zhao','li','wang','li','zhao'], 'B':['one','one','two','three',...
grouped = df.groupby(by=grouping_columns) 其中,df是一个pandas的DataFrame对象,grouping_columns是一个或多个列名,表示按照哪些列进行分组。 .groupby函数的参数: by:指定按照哪些列进行分组,可以是单个列名或多个列名组成的列表。 axis:指定按照哪个轴进行分组,0表示按行分组,1表示按列分组,默认为0。
by函数 python中的group group by用法python 1、groupby 能作什么? python中groupby函数主要的做用是进行数据的分组以及分组后地组内运算!python 对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则以下:app df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: 代码语言:javascript 复制 print(df.dtypes)grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1) 可以如下打印分组: 代码语言:javascript ...
可以看出name就是groupby中的key1的值,group就是要输出的内容。 同理: for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']): print ('===k1,k2:') print (k1,k2) print ('===k3:') print (group) 1 2 3 4 5 对group by后的内容进行操作,如转换成字典 ...
在上述示例中,我们使用group by将数据按照Name列进行分组,并计算每个组的平均薪资。结果中的每个组都以组名(Name列的唯一值)作为索引,并显示了对应组的平均薪资。 你还可以对多个列进行分组,如以下示例所示: grouped = df.groupby(['Name', 'City'])['Salary'].sum() print(grouped) 复制代码 输出结果为:...
df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()# 传递列表形式df.groupby(['key1','ley2'])['data2'].mean()# 传递的是单个列名 数据聚合 聚合指的是所有根据数组产生标量值的数据转换过程。常见的聚合函数: count sum mean median std、var ...