4. 进行双层分组和获取分组数据 为了获取某个特定分组的数据,我们可以使用get_group函数。比如,我们想要获取“North”地区中“Apple”的销售情况。 north_apple_sales=grouped.get_group(('North','Apple'))# 获取 North 地区的 Apple 产品数据print(north_apple_sales) 1. 2. 5. 可视化分组结果 我们可以通过饼...
get_group方法的语法如下: grouped=df.groupby('column_name')grouped.get_group('group_name') 1. 2. df为DataFrame对象 column_name为分组依据的列名 group_name为指定的分组名称 get_group方法的示例 为了更好地理解get_group方法的使用,我们来看一个示例。假设我们有一个包含学生信息的数据集,其中包括学生姓...
前言我们所说的 group by 主要涉及以下一个或多个步骤:拆分:根据指定的标准对数据进行切割,并分为不同的组别应用:分别在每个组中应用函数组合:将所有的结果组合为数据结构在这些步骤中,拆分是最直接的。而事…
我们使用groupby对所有获奖对象按照WinnerType进行分组,并用Get_group方法把三张分别对应不同WinnerType的DataFrame格式的表取出,分别命名为FilmTable,IndividualTable,MusicTable。完成后,对MusicTable随机取五行,查看分组是否成功。 groups = df.groupby('WinnerType') FilmTable,IndividualTable,MusicTable = groups.get_...
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 # #有这么一个数据 #df =DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) ...
for name, group in df.groupby('key1'): print (name) print (group) 1 2 3 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:')
group: 组,默认当前组 logger: 用于记录日志,通常是logging.Logger对象 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import shutil #将当前目录下的data文件夹下的文件打包放置当前程序目录 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='data') #将C盘data文件夹下的文件打包放置C:/tm...
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...
这里用匹配页数中的数值,然后用re.search()方法提取出来。group(1)表示输出第一个结果,这里就是()中的页数。 这里在匹配表格数据用了表示贪婪匹配,因为data中有很多个字典,每个字典都是以'}'结尾,所以我们利用贪婪匹配到最后一个'}',这样才能获取data所有数据。多数情况下,我们可能会用到(.*?),这表示非贪婪匹...
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