下面我们通过一个具体的例子来演示groupby的使用。假设我们有一个包含以下数据的数据框：import pandas as pddata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50], 'score': [80, 90, 85, 95, 70, 75]}df = pd.DataFrame(da...
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 ...
添加一列：df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']删除一列：df = df.drop('City', axis=1)数据分析 描述统计：可以使用describe()方法获得DataFrame的统计概要信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。例如：summary = df.describe()分组和聚合：可以使用groupby()方法按照某个列进行分组，并对...
# 按年龄分组grouped = df.groupby('年龄')# 计算每个年龄组的平均成绩average_grade = grouped['成绩'].mean()# 打印结果print(average_grade)```运行以上代码，我们将得到以下结果：```年龄18 85.019 86.520 95.0Name: 成绩, dtype: float64```这个结果显示了每个年龄组的平均成绩。通过使用G...
# 筛选age大于20的行 df[df['age'] > 20]排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行...
print(df.groupby(df["客户分类"]).count()) 按照多个Series进行分组 print(df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]).sum(numeric_only=True)) 1.3 神奇的aggregate方法 aggregate的第一个神奇之处在于,一次可以使用多种汇总方式,比如下面的例子先对分组后的所有列做计数汇总运算,然后对所有列做求和汇总运算...
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...
In [144]: grouped = df.groupby("A") In [145]: grouped.agg(lambda x: x.std()) Out[145]: C D A bar 0.181231 1.366330 foo 0.912265 0.884785 但是,如果需要传递额外的参数时,它会变得很冗长。我们可以直接使用分派到组对象上的方法 In [146]: grouped.std() ...
一、groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象:【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。 Python 复制代码 9 1 2 3 df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],
例子1(传入1个列名): list(df.groupby(['Animal'])) 1. 输出结果 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...