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...
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_...
df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.abs() # 绝对值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差, 贝塞尔校正的样本标准偏差 df.var() # 无偏方差 df.sem() # 平均值的标准误差 df.mod...
avg_salary = df.groupby('name')['salary'].mean().to_dict() df['salary_mean2'] = df['name'].map(avg_salary) 1. 2. transform是在原数据的基础上新增一列,agg是根据分组字段和聚合函数生成新的数据框 transform的数据是填充到分组对象的每列上,而agg生成一个新的聚合结果 六、apply函数 分组之...
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...
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['data1'].groupby(df['key1']).describe() 关键技术: size跟count的区别是: size计数时包含NaN值,而count不包含NaN值。 【例9】采用agg()函数对数据集进行聚合操作。关键技术:采用agg()函数进行聚合操作。agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。如果说用groupby进行数据分...
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'])...
df.groupby(by=['a','b']).agg({'age':'sum','gender':'mean'}) 2.pandas.DataFrame.agg 函数形式:DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs) 函数功能:针对特定的轴进行一个或者多个聚合操作。 参数解读: func:函数,可以为str, list或者dict类型。可接受的组合包括:函数,字符串形式的函...
2. 对示例DataFrame应用groupby方法进行分组 python #按'Category'列进行分组 grouped = df.groupby('Category') 3. 对分组后的数据应用agg方法进行聚合 python # 对分组后的数据进行聚合,计算'Value1'和'Value2'的均值和标准差 aggregated_data = grouped.agg({'Value1': ['mean', 'std'], 'Value2': ...