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。那上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: >>> df.dtypes data1 float64 data2 float64 key1 object key2 object dtype: object >>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1) >>> dict(list(grouped)) {dtype(...
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group in grouped_data: scores = [student[1] for student in group] avg_score = sum(scores) / len(scores) print(f"分数范围 {key}: 平均分 {avg_score:.2f}")在上面的示例中，我们首先定义了一个score_range函数，它根据学生的分数返回相应的分数范围。然后，...
df.groupby('A')['C'].agg([np.sum,np.mean,np.std])#预过滤,性能更好 df.groupby('A').agg([np.sum,np.mean,np.std])['C'] 1.1.5不同列使用不同的聚合函数 df.groupby('A').agg({"C":np.sum,"D":np.mean}) 2:遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1.2.1遍历...
在Pandas中,聚合操作通常使用groupby方法结合聚合函数(如mean)来实现。常见的聚合函数还包括sum、max、min、count等。 应用场景 聚合多列并获取平均值的应用场景非常广泛,例如: 数据分析:计算不同组别的平均值,分析数据的分布和趋势。 业务报表:生成各种业务报表,展示关键指标的平均值。
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; ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和Index ...
df[['data1','data2']].groupby(df['key1']).sum() # 结果是dataframe df.groupby('key1’)['data1'].mean()# 结果是series# 设置参数as_index=False,可避免分组键组成索引,如果结果列是单列,要写成df.groupby才能使用as_indexdf.groupby('key1',as_index =False)['data1'].sum()# 图2 结果...
count、sum、mean、median、std、var、min、max、prod、first、last -- 取到分组之后的每个组的函数运算的值 df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # ...
In[136]:sf=pd.Series([1,1,2,3,3,3])In[137]:sf.groupby(sf).filter(lambdax:x.sum()>2)Out[137]:334353dtype:int64 filter的参数必须是一个函数,函数参数是每个分组,并且返回True或False 例如,提取元素个数大于2的分组 In[138]:dff=pd.DataFrame({"A":np.arange(8),"B":list("aabbbbcc")...