可以将多个操作串联起来。例如，我们可以先按照name列进行分组，然后计算每个组的平均年龄和最高分数的平均值，最后将结果转化为一个列表：grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 4...
# 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...
df.groupby('name').agg({'salary':'sum'}).reset_index() df.groupby('name')['salary'].sum().reset_index() 对多列聚合 score = df.groupby('name').agg({'salary':'sum','score':'mean'}).reset_index() score.columns = ['name','salary_sum','score_mean'] score''' name salary_...
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'])...
最常用的就是aggregate()(等于agg()) 方法 In [67]: grouped = df.groupby("A") In [68]: grouped.aggregate(np.sum) Out[68]: C D A bar 0.392940 1.732707 foo -1.796421 2.824590 In [69]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
df['Month'] = df['TransactionDate'].dt.month day_name()返回日期的名称,例如周一到周日,而月份返回给定月份的数值(1-12)。 使用groupby汇总数据 无组织的交易数据不会提供太多价值,但当我们以有意义的方式组织和汇总它们时,可以对我们的消费习惯有更多的了解。看看下面的例子。
@文心快码python pandas groupby agg 文心快码 在Pandas中,groupby和agg函数是非常强大的数据分组和聚合工具。下面我将逐一解释它们的用途,并提供一个示例来展示如何使用它们进行数据的分组聚合操作。 1. groupby函数在pandas中的用途 groupby函数用于将DataFrame按照一个或多个键(列名)进行分组,返回一个DataFrameGroupBy...
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: import pandas as pd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 输出 Age Income min mean max min mean max Country America 250 250.000000 250 40000 40000.000000 40000 China 4321 4607.000000 5000 8000 9333.333333 10000 India 1234 3188.333333 4321 5000 5000.666667 5002 Japan 250...
agg(regate); transform; filter 通常情况下,第1、2个方法使用的比较频繁,例如 group = df.groupby('GROUP') group.apply(mean) group.agg(mean) group['INTERSTING COLUMN'].apply(mean) group.agg({'INTERSTING COLUMN':mean}) group.mean()