print(df.groupby(['key1','key2'])[['data1']].mean()) # data1 结果为DataFrame形式 # key1 key2 # a one 0.285455 # two -0.331077 # b one 1.145625 # two 0.050510 print(df.groupby(['key1','key2'])['data1'].mean()) # key1 key2 结果为Sereis形式 # a one 0.285455 # two ...
In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns") In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"]) 可以使用如下方法进行拆分: 函数,可以对轴标签进行调用 列表或数组,长度与选择的轴一致 字典或Series,存在label-> group name映射 对于DataFrame对象,传入列名或索引级别名字符串 df.groupby('...
.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False)方法作用于一条轴向上,并接受一个分组键(by)参数来给调用者分组。分组键可以是Series 或列表,要求其长度与待分组的轴一致;也可以是映射函数、字典甚至数组的某条列名(字符串),但这些参数类型都只是快捷方式...
第一种:df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种:df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象; 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: 代码语言:javascript 代码运...
dfm=df.groupby(['班级']).transform(np.mean).rename(columns={'语文':'chinese mean','math':'math mean'}) pd.concat([df,dfm],axis=1) 也可以通过mean聚合+merge连接实现: dfm=df.groupby(['班级']).mean().rename(columns={'语文':'chinese mean','math':'math mean'}) ...
groupby函数,就是根据列对数据进行分组。SQL中的group by与此类似。(逻辑几乎可以说是一摸一样。) 2、df.groupby参数详解 df.groupby( by=None, #用于分组的数据列,或dict、Series。默认为None。 axis=0, #{0 or'index',1 or'columns'},默认为0。沿着行还是列拆分。 level=None, #默认为None。针对index...
columns = ['a','b','c','d'])print(df)print('---') mapping = {'a':'one','b':'one','c':'two','d':'two','e':'three'} by_column = df.groupby(mapping, axis =1)print(by_column.sum())print('---')# mapping中,a、b列对应的为one,c、d列对应的为two,以字典来分组s...
Example 1 shows how to group the values in a pandas DataFrame based on two group columns. To accomplish this, we can use thegroupby functionas shown in the following Python codes. The syntax below returns themean values by groupusing the variables group1 and group2 as group indicators. ...
//sm-wick-question.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/QuestionAnswerImage/64809-1276-answer.jpg\">"','"avatar_url": "https://image.uc.cn/s/wemedia/s/upload/2021/5850c345e69483fd27b2622e9216273f.png", "description": "优秀青年教师", "fans_count": 0, "columns_count": 71, "courses_...
by: 用来确定函数作用的group。如果by是函数,则作用于每一列;如果传入dict或者series,则作用于series和dict对应的group;如果传入ndarray,则按原样使用值来确定组;标签或者标签列表可以传入group。 axis:输入0 or 'index',或者1 or 'columns',默认是0。