grouped = df.groupby('key1') for name,group in grouped: print(name) print(group) # a # key1 key2 data1 data2 # 0 a one -1.441728 0.255910 # 1 a two -1.802737 -2.371888 # 4 a one 1.054068 0.894644 # b # key1 key2 data1 data2 # 2 b one -0.165366 0.327962 # 3 b two -...
…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 ...
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 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns = ['a','b','c','d'])print(df)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mapping = {'a':'one','b':'one','c':'two','d':'two','e':'three'} by_column = df.groupby(mapping, a...
columns:必选参数,用来指定列索引。 aggfunc:聚合函数,默认是 np.mean , 支持numpy 的计算方法 fill_value:填充NA值。默认不填充 margins:添加行列的总计,默认不显示。 dropna:如果整行都为NA值,则进行丢弃,默认丢弃。 margins_name:在margins参数为ture时,用来修改margins的名称 ...
比如按照key1列,可以分为a和b两个维度,按照key2列可以分为one和two两个维度,最后groupby这两列之后的结果就是四个group。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 foriindf.groupby(['key1','key2']):print(i)#输出:(('a','one'),data1 data2 key1 key20-0.2938280.571930a one4-1.9...
df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() 其中,by参数指定了分组的列,可以是单个列名或多个列名的列表;columns_to_show参数指定了需要显示的列,可以是单个列名或多个列名的列表;function参数指定了对每个分组进行的聚合操作,可以是内置的聚合函数(如mean()、sum()、count()等),也可以是自定义...
IIUC,你可以试试: df.pivot(*df).plot(kind = 'bar', stacked = True) OR: df.pivot_table(index = 'business_postal_code', columns = 'risk_category' , values = 'cou...
可以使用 get_group() 选择一个分组 In [65]: grouped.get_group("bar") Out[65]: A B C D 1 bar one 0.254161 1.511763 3 bar three 0.215897 -0.990582 5 bar two -0.077118 1.211526 对于多列的分组,需要传递元组 In [66]: df.groupby(["A", "B"]).get_group(("bar", "one")) Out[...
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....