mapping = {'a': 'red', 'b': 'red', 'c': 'blue', 'd': 'blue', 'e': 'red', 'f' : 'orange'} # 用字典作为分组键,字典中允许包含未用的分组键(如‘f’) by_column = people.groupby(mapping, axis=1) by_column.sum() 1. 2. 3. 4. 5. map_series = pd.Series(mapping) ...
In [55]: df.groupby([pd.Grouper(level=1), "A"]).sum() Out[55]: B second A one 1 2 2 4 3 6 two 1 4 2 5 3 7 也可以直接传入层级名称 In [56]: df.groupby([pd.Grouper(level="second"), "A"]).sum() Out[56]: B second A one 1 2 2 4 3 6 two 1 4 2 5 3 7 ...
可以看出name就是groupby中的key1的值,group就是要输出的内容。 同理: for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']): print ('===k1,k2:') print (k1,k2) print ('===k3:') print (group) 1 2 3 4 5 对group by后的内容进行操作,如转换成字典 piece=dict(list(df.groupby('key...
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 = pd.Series(mapping)print(s,'\n')print(s.groupby(s).count())# s中,index中a、b对应的为one,c、d对应的为two,以Series来分组 2.5 通过函数...
data_group.agg([("极差",range_data_group),("和",sum)])3.5 对不同列数据应用不同函数 如果...
print(by_column.sum()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. –> 输出的结果为:(要想分组之后产生我们需要的数据,需要添加一些方法,比如这里的.sum()汇总) 0 0 1 2 31 4 5 6 72 8 9 10 113 12 13 14 15 one two0 1 51 9 132 17 213 25 29 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
by_column.sum() 如果不加axis=1, 则只会出现 a b c d e Series 也一样 map_series=pd.Series(mapping) map_series a red b red c blue d blue e red f orangedtype:object people.groupby(map_series,axis=1).count() 通过函数进行分组 ...
df['Group']=np.where(df['Anomaly_Score']<threshold,'Normal','Outlier')# Nowlet's show the summary statistics:cnt=df.groupby('Group')['Anomaly_Score'].count().reset_index().rename(columns={'Anomaly_Score':'Count'})cnt['Count %']=(cnt['Count']/cnt['Count'].sum())*100# The ...
mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'}by_column=people.groupby(mapping,axis=1)by_column.sum() Series也有同样的功能,它可以被看做一个固定大小的映射。这个例子,如果用Series作为分组键,则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的 ...
['Count']/cnt['Count'].sum())*100# The count and count%stat=df.groupby('Group').mean().round(2).reset_index()# The avg.stat=cnt.merge(stat,left_on='Group',right_on='Group')# Put the count and the avg.togetherreturn(stat)descriptive_stat_threshold(X_train,y_train_scores,...