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_...
In [73]: df.groupby("A", as_index=False).sum() Out[73]: A C D 0 bar 0.392940 1.732707 1 foo -1.796421 2.824590 当然,也可以使用reset_index达到相同的效果 In [74]: df.groupby(["A", "B"]).sum().reset_index() Out[74]: A B C D 0 bar one 0.254161 1.511763 1 bar three 0....
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...
print(df.groupby('Country').agg(num_agg)) 输出 Age min mean max Country America 250 250.000000 250 China 4321 4607.000000 5000 India 1234 3188.333333 4321 Japan 250 250.000000 250 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 num_agg = {'Age':['min', 'mean', 'max'], 'Income':['min', 'max']}...
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()
df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}).sort_values(by=['销售额'],ascending=False).reset_index().groupby('区域').first() #代码分解: #1)分组并排序 df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],gr...
# 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...
@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...
df.groupby("employees").agg({"salary":np.sum}).reset_index() 1. groupby+单个字段+多个聚合 求解每个人的总薪资金额和薪资的平均数: 方法1:使用groupby+merge mean_salary=df.groupby("employees")["salary"].mean().reset_index() mean_salary ...
所以针对Groupby后agg的用法,就是DataFrame.agg的用法,不用额外说什么,照样是 列表、字典 形式传入。 列表传参 df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) ---print--- Income Age min mean max min mean max Country America 40000 40000.000000 40000 250 25...