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_...
我想将 df.groupby() 与apply() 结合使用,将函数应用于每组的每一行。 我通常使用以下代码,它通常有效(请注意,这没有 groupby()): df.apply(myFunction, args=(arg1,)) 使用groupby() 我尝试了以下操作: df.groupby('columnName').apply(myFunction, args=(arg1,)) 但是,我收到以下错误: TypeError: ...
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 ...
Python中的groupby函数是pandas库中的一个功能,它可以根据指定的列对数据进行分组。apply函数是groupby函数的一个方法,它可以对每个分组应用自定义的函数。 在使用groupby函数时,可能会遇到apply返回奇怪的数据帧的情况。这通常是由于apply函数中的自定义函数的返回值不符合预期导致的。 要解决这个问题,可以检查自定义函数...
df["duplicated"]=df.groupby("name").cumcount()+1##bug df.apply(lambda row: df["name"].astype(str).str.slice(start=0) if row["duplicated"] ==0 else df["name"],axis=1 )df.apply(lambdarow: row["name"][0,-1].str.slice(start=0)ifrow["duplicated"] ==0elserow["name"],axis...
grouped = df.groupby('name')result = grouped.apply(lambda x: x[x['score'] > 85].describe())print(result)这段代码会输出每个组的描述性统计信息（只包含分数大于85的行），例如计数、平均值、标准差等。我们可以根据需要对apply()方法的参数进行调整来实现不同的功能。【多个操作串联】可以将多个操作...
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...
{代码...} df为: {代码...} 使用apply之后输出结果如下: {代码...} 请问为什么会重复出现,不是最后应该只有两个分组吗 {代码...}
apply 是一个更一般化的方法:将一个数据分拆-应用-汇总 使用apply 的方法是为了更加一般化和多元化,因为有时候返回的值不一定是一个标量的值,有可能是一个数组或是其他类型。 提取每个品种前 n 个观测值作为一个样本 自定义函数 上面的代码中,df 代表我传递给它的 DataFrame 数据,n 代表取它的前 n 行,在这...
df.groupby(['Animal'])['exist'].value_counts() 1. 输出结果 我们可以看到不同’Animal’的’exist’情况,利用unstack()函数还可以把结果展开成DataFrame进行进一步运算。 level参数 level参数利用pandas官方文档中的数据进行说明。 >>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], ...