df.groupby('key1')[['data2']] 1. 2. <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001FBB05C0910> 1. df['data1'].groupby(df['key1']) df[['data2']].groupby(df['key1']) 1. 2. <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001FBB05C0E20> 1. 对于...
data.groupby("XX)["column1"].apply(done) 如果计算过于复杂,推荐使用agg # 自定义函数不需要传额外参数的情况# 复杂计算defdone(x):temp=x[x>0]returntemp.shape[0]dict1=dict({k:doneforkin['column1','clolumn2']})data.groupby("XX").agg(dict1) 需要额外传参 需要注意:构建字典的方法会失效!
defcustom_agg_func(series):returnpd.Series([series.mean(),series.var()],index=['mean','variance']) 1. 2. 接着,我们可以使用agg()方法来应用我们定义的自定义函数: df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]})result=df.groupby('A')['B'].agg(custom_agg_func)print(result...
【分组后数据处理】除了使用聚合函数对分组后的数据进行聚合操作之外，我们还可以使用其他方法对分组后的数据进行处理。例如，我们可以使用apply()方法对每个分组进行自定义的处理。下面是一个例子：grouped = df.groupby('name')result = grouped.apply(lambda x: x[x['score'] > 85].describe())print(result)...
【例11】同时使用groupby函数和agg函数进行数据聚合操作。并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: ...
grouped = df.groupby(groupBy, axis=1).mean() print(grouped) 打印输出: blue red joe 0.016355 5.5 steve 0.379583 11.0 wes 0.474951 16.5 jim 0.692162 22.0 travis -1.670801 27.5 使用自定义函数计算分组值: importnumpyasnpimportpandasaspddefGroupbyDemo():df=pd.DataFrame({'key1':[1,2,1,2,1],...
df.groupby('name', as_index=False)['score'].sum() df.groupby('name')['score'].sum() 三、常见聚合函数 Pandas常用的聚合函数: numpy库方法同样支持,例如: unique 不同元素 nunique 不同元素个数(count是所有个数,不去重) 四、agg聚合操作 ...
2.自定义函数:aggressivegate(agg) def aaa(arr): return arr.max()-arr.min() people['a'].groupby(len).agg(aaa) 一次应用多个函数 people['a'].groupby(len).agg(['max','min',aaa]) 注:自定义函数不用引号,如果传入一组函数,得到的dataframe列就会以相应的函数命名 传入一个由(name,function)元...
聚合函数,对分组后数据进行聚合 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 输出 Age Income min mean max min mean max Country America 250 250.000000 250 40000 40000.000000 40000 China 4321 4607.000000 5000 8000 9333.333333 100...
groupby apply agg transform 总结这些函数的特点,说明解决思路。 数据 本文大部分例子的数据,如下图定义: 分组 物以类聚,人以群分。数据处理时同样需要按类别分组处理,面对这样的高频功能需求, pandas 中提供 groupby 方法进行分组。 按class 进行分组 如下图的代码: ...