'total_bill'].agg(functions) In [67]: result Out[67]: tip_pct total_bill count mean max count mean max day smoker Fri No 4 0.151650 0.187735 4 18.420000 22.75 Yes 15 0.174783 0.263480 15 16.813333 40.17 Sat No 45 0.158048 0.291990 45 19.661778 48.33 Yes 42 0.147906 0.325733 ...
如果要使用自己的聚合函数,只需将其传入aggregate或agg方法 def peak_to_peak(arr): return arr.max()-arr.min() grouped.agg(peak_to_peak) 1. 2. 3.
前面已经看到对Series或DataFrame列的聚合运算其实就是使用aggregate调用自定义函数或者直接调用诸如mean,std之类的方法; 但是当你希望对不同列使用不同的聚合函数时看如下事例: >>> tips['tip_pct']=tips['tip']/tips['total_bill'] >>> tips[:6] total_bill tip sex smoker day time size tip_pct 0 16...
In[65]:functions=['count','mean','max']In[66]:result=grouped['tip_pct','total_bill'].agg(functions)In[67]:result Out[67]:tip_pct total_bill count mean max count mean max day smoker Fri No40.1516500.187735418.42000022.75Yes150.1747830.2634801516.81333340.17Sat No450.1580480.2919904519.66177848...
我们已经看到,对Series或DataFrame列的聚合运算其实就是使用aggregate(使用自定义函数)或调用诸如mean、std之类的方法。然而,我们可能希望对不同的列使用不同的聚合函数,或一次应用多个函数。其实这事也好办,我们将通过一些示例来进行说明。 In [37]: tips=DataFrame({'name':['calvin','kobe','michale','kate',...
对Series或DataFrame列的聚合运算其实就是使用aggregate(使用自定义函数)或调用诸如mean、std之类的方法。然而,你可能希望对不同的列使用不同的聚合函数,或一次应用多个函数。其实这也好办,我将通过一些示例来进行讲解。首先,我根据天和smoker对tips进行分组: ...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: In[28]:df.dtypesOut[28]:data1float64data2float64key1objectkey2objectdtype:objectIn[29]:grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1) ...
Apply Multiple Aggregate Functions in Pandas We can also apply multiple aggregation functions to one or more columns using theaggregate()function in Pandas. For example, importpandasaspd data = {'Category': ['A','A','B','B','A','B'],'Value': [10,15,20,25,30,35] ...
dict, default numpy.mean . If list of functions passed, the resulting pivot table will have hierarchical columns whose top level are the function names (inferred from the function objects themselves) If dict is passed, the key is column to aggregate and value is function or list of functions...
asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul cummax corr droplevel dtypes subtract rdiv filter multiply to_dict le dot aggregate pop rolling where interpolate head tail size iteritems rmul take iat to_hdf to_timestamp shift hist std sum at_time tz_localize axes swaplevel ...