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...
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']) 方法2: df.groupby(by='区域')....
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...
python groupby 函数 python groupby agg用法 一、介绍 日常数据分析中,难免需要将数据根据某个(或者多个)字段进行分组,求聚合值的操作,例如:求班级男女身高的平均值。可以通过groupby实现该需求。 初步认识:df.groupby('name').agg({'price':'sum'}).reset_index()...
以下是groupby和agg的基本用法: python import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50], 'Gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M'] } df = pd.DataFrame(data)...
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: importpandasaspd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
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.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...
grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 42.5, 80.0), ('Charlie', 40.0, 80.0)]这个结果表示，每个元组对应一个分组的结果，包含该分组的列名、平均年龄和平均最高分数。