GroupBy+by: str+group_keys: bool+get_group(name) : DataFrame 同时,这里有一个配置文件片段的示例,展示如何使用groupby和get_group: importpandasaspd# 创建一个 DataFrame 示例data={'Product':['A','B','A','B'],'Sales':[100,150,200,250]}df=pd.DataFrame(data)# 按 Product 分组grouped=df.g...
4. 进行双层分组和获取分组数据 为了获取某个特定分组的数据,我们可以使用get_group函数。比如,我们想要获取“North”地区中“Apple”的销售情况。 north_apple_sales=grouped.get_group(('North','Apple'))# 获取 North 地区的 Apple 产品数据print(north_apple_sales) 1. 2. 5. 可视化分组结果 我们可以通过饼...
for name,group in g: print(name) print(group) print() g.get_group('foo','one')#找分组后的数据 g['C']#可以直接查询group后的某几列,生成Series或青子DataFrame for name,group in g['C']: print(name) print(group) print(type(group)) print() 3:实例分组探索天气数据 df=pd.read.csv("...
get_group('sh600000')) # 其他常见函数 print(df.groupby('股票代码').describe()) # 只会对数值变量进行describe print(df.groupby('股票代码').head(3)) print(df.groupby('股票代码').tail(3)) # 每个group里面的行顺序,会保留。 print(df.groupby('股票代码').first()) print(df.groupby('股票...
c.get_group('bar') 2.3遍历多个列聚合的分组 d=df.groupby(['A','B'])forname,groupind:print(name)print(group) ('bar', 'one') A B C D从输出结果可以看出,name就是A、B列中的二元元组1 bar one 0.470414 -0.511101 5 bar one 1.048932 -0.670548 ...
Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) ...
语法：make_archive(base_name, format, root_dir=None, base_dir=None, verbose=0,dry_run=0, owner=None, group=None, logger=None) 压缩打包 base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径format： 压缩或者打包格式 "zip", "tar", "...
get_group((22, '男'))) print('---') # 聚合 gp4 = df.groupby(df['gender']) # 和 print(gp4.sum()) # 平均值 print(gp4.mean()) # 最大值 print(gp4.max()) # 最小值 print(gp4.min()) # 同时做多个聚合运算 print(gp4.agg(['sum', 'mean'])) 4. 数据合并 Pandas 具有高性能...
(3)函数的参数形式需要可以简单代表“函数可接受参数,及其在函数具体定义中的意义” (4)Python程序中不按照规范,统一使用 3 个空格进行缩进是不会出现错误的 (5)getMoney 所示的是一个驼峰方式的命名,是 Python 中不推荐的 (6)Python 程序中使用 Tab 进行缩进和使用 4 个空格进行缩进混在一起使用是不会造成...