Python中有关df.groupby？[图片] 第一个天气情况，groupby之后为什么不作为index还可以第二次用？df.gro...
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 ...
df.groupby('color').count() id size color b 2 2 g 2 2 r 3 3 Groupby 计数通常用于获取所有列中存在的有效值数 with reference to 或with respect to 指定的一个或多个列。因此不会排除数字 (nan)。 _要使用 groupby 查找频率,您需要像@jez 那样针对指定的列本身进行聚合。 (也许是为了避免这种...
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'])...
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'count'}).reset_index() 通过这种方式,可以轻松地对多条件下的多列数据进行分组,并计算所需的聚合值。 相关搜索: 具有相同值的多列的Groupby和sum pandas groupby和countif在多列中 基于groupby和不同列的多直方图 包含count、sum和...
使用GroupBy和计数 如果你想要在每个分组内计算总数(不考虑去重),你可以使用size()方法或count()方法(注意count()会排除NA值)。 total_counts = df.groupby('Department').size() print(total_counts) 输出: Department Finance 2 HR 3 IT 2 dtype: int64 结论 虽然GroupBy本身不直接提供去重功能,但结合nunique...
创建示例数据 data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 根据Category字段进行分组,并计算每个组的和(sum)和计数(count) result = df.groupby('Category').agg({'Value': ['sum', 'count']}) prin...
下面是一个示例,演示如何使用count方法对分组后的数据进行计数统计: importpandasaspd data={'Category':['A','B','A','A','B','C'],'Value':[10,20,15,25,30,5]}df=pd.DataFrame(data)grouped=df.groupby('Category')count_result=grouped['Value'].count()print(count_result) ...
importpandasaspd# 创建一个包含学生姓名和年龄的数据集data={'Name':['Alice','Bob','Alice','Jane','Bob'],'Age':[20,21,20,22,21]}df=pd.DataFrame(data)# 使用groupby和count进行去重统计result=df.groupby('Age').Name.nunique().reset_index(name='Count')print(result) ...
by_column = df.groupby(mapping, axis =1)print(by_column.sum())print('---')# s中,index中a、b对应的为one,c、d对应的为two,以Series来分组s = pd.Series(mapping)print(s,'\n')print(s.groupby(s).count()) 输出结果: 5.通过函数分组 importpandas...