for name,group in df.groupby(df.dtypes, axis=1): print(name) print(group, end='\n\n') 1. 2. 3. 1.5 使用字典或Serise进行分组 people = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns = ['a','b','c','d','e'], index = ['joe','steve','wes','jim','travis']) # 把一些...
df.columns.names = ['one','two'] df 1. 2. 3. 之后对索引名为one的进行分组聚合 df.groupby(level='one',axis=1).count() 1. 12.多函数聚合 其中多函数聚合中也可以使用自定义函数。 df.columns = ['Team','Rank','Year','Points'] df.groupby('Team')['Points'].agg(['sum','mean','...
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 ...
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 ...
关键技术:可以将定义的字典传给aroupby,来构造数组,也可以直接传递字典。 程序代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 people=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=['a','b','c','d','e'],index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travies'])people.iloc...
…or the addition of all values by group: print(data.groupby(['group1','group2']).sum())# Get sum by two groups# x1 x2# group1 group2# A a 13 29# b 10 31# B a 4 17# b 10 32# C a 5 11# b 11 30 Example 2: GroupBy pandas DataFrame Based On Multiple Group Columns ...
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 ...
columns表示将函数应用到每一行,该参数的默认值为0。 3.3 对每一列数据应用同一个函数 通过agg()方法进行聚合,最简单的方式就是给该方法的func参数传入一个函数,这个函数既可以是内置的,也可以自定义的。 def range_data_group(arr): return arr.max()-arr.min() # 使用自定义函数聚合分组数据 data_group....
#Count and group by category category=df1.groupby('itemDescription').agg({'Member_number':'count'}).rename(columns={'Member_number':'total sale'}).reset_index()#Get10first categories category2=category.sort_values(by=['total sale'],ascending=False).head(10)category2.head() ...
key_list=['one','one','one','two','two'] people.groupby([len,key_list]).sum() 根据索引级别进行分组 层次化索引最方便的地方就在于他能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的,通过level关键字出入级别编号或者名称即可: columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['US','US','US','JP','JP'],[1,3...