1第一种:df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 2第二种:df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象; 3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; 首先生成一个表格型数据集: 9 1 2 3 4 ...
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'])...
grouped = df.groupby('name')result = grouped.apply(lambda x: x[x['score'] > 85].describe())print(result)这段代码会输出每个组的描述性统计信息（只包含分数大于85的行），例如计数、平均值、标准差等。我们可以根据需要对apply()方法的参数进行调整来实现不同的功能。【多个操作串联】可以将多个操作串...
df['Value_diff'] = df.groupby('Category')['Value'].transform(lambda x: x - x.mean()) print(df) 3. 过滤操作 # 过滤出平均值大于15的组 result_filter = df.groupby('Category').filter(lambda x: x['Value'].mean() > 15) print(result_filter) 4. 高级操作 4.1 分组的迭代 # 分组的...
python dfgroupby 得到dataframe数据 python中dataframe 目录 一.图解DataFrame 二..创建一个DataFrame对象 1.通过二维数组组建DataFrame 2.通过字典创建DataFrame 三.DataFrame重要属性和函数 1. 属性: 2. 函数: 四.python中DataFrame对象的注意事项 五.python中DataFrame对象的总结内容...
grouped=df.groupby(['key1']) for name ,group in grouped: print(name) print(group) 1. 2. 3. 4. 得到的划分结果如下所示: 通过上面这个图可以发现grouped=df.groupby([‘key1’])的作用是根据“key1”的不同值将表格df分为两个部分,第一个部分是“key1=a”,第二个部分是“key1=b”。用其它...
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) 2.实战演练 2.1 简单分组统计并聚合 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'科目' : ['语文', '语文', '语文', '数学','数学'], ...
display(df) df= df.groupby(['val1','val2'])[['val3']].mean()#df = df.groupby(['val1','val2'])[['val3']].sum()#df = df.groupby(['val1','val2'])[['val3']].count()#df = df.groupby(['val1','val2'])[['val3']].max()#df = df.groupby(['val1','val2'...
].mean()print("筛选后的数据：")print(filtered_df)print("每个地区的平均销售额：")print(mean_sales)在上述案例中，我们使用DataFrame创建了一个销售数据表格，并对数据进行了筛选和分析。通过使用条件筛选操作，我们筛选出销售额大于12000的数据行。然后，使用groupby()方法根据地区进行分组，并计算每个地区的销售...
Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中,DF(DataFrame)是Pandas库中最重要的数据结构之一,类似于Excel中的二维表格,可以方便地对数据进行处理和分析。 Pivot和Groupby是DF对象的两种常用操作方法。 Pivot(透视表): ...