grouped = df.groupby('name')result = grouped.apply(lambda x: x[x['score'] > 85].describe())print(result)这段代码会输出每个组的描述性统计信息（只包含分数大于85的行），例如计数、平均值、标准差等。我们可以根据需要对apply()方法的参数进行调整来实现不同的功能。【多个操作串联】可以将多个操作串...
In [87]: grouped["C"].agg([lambda x: x.max() - x.min(), lambda x: x.median() - x.mean()]) Out[87]: <lambda_0> <lambda_1> A bar 0.331279 0.084917 foo 2.337259 -0.215962 4.2 命名聚合 GroupBy.agg()中接受一种特殊的语法,用于控制输出的列名以及特定列的聚合操作,即命名聚合 关键...
df.agg({'ext price': ['sum','mean'],'quantity': ['sum','mean'],'unit price': ['mean'],'sku': [get_max]}) <lambda>看起来很不协调,把它去掉: get_max =lambdax: x.value_counts(dropna=False).index[0]# python就是灵活啊。get_max.__name__ ="most frequent"df.agg({'ext pri...
data.groupby("XX").agg({'column1':lambda x:done(x,j), 'column2':lambda x:done(x:j)}) 三、transform 当我们通过 step1 、groupby 计算得到 每月,不同level用户的数量 再想计算 step2、每月,各个level用户的占比 第一反应是 把step1的result1 再groupby sum 得到每月的总数,然后用merge和step1的...
一、分组—groupby() 这里所用到的分组方法与数据库里所学到的分组基本一样,可以按照某一列或者是某几列进行分组。 以下是groupby()函数的源码: 当然,它的底层还是有另一层源码的,这里不再深入,主要就是详细的如何分组,大家可以去看一下~但通过这上面的两端,我们不难发现groupby()方法返回的是一个Series类型的...
pandas中也有groupby函数,能够根据特定的列将所有数据进行分组,并通过agg方法对选定的列进行分组统计,内置的统计方法有max、min、mean、var、count等,还能通过lambda或者def自定义匿名函数或者函数,灵活地实现各类数据结果的统计。 零、最好的写法 下面给出一个目前认为最好用的写法: ...
简单代码: # 采用lambda表达式df.transform(lambdax:x+1)# 针对GroupBy对象df.groupby('Date')['Data'].transform('sum')df.groupby('c')['type'].transform(len)df.groupby('key').transform(lambdax:x.fillna(x.mean())) 完结~ 畅享全文阅读体验...
df.groupby(['key1','key2'])[['data1','data2']].mean() # 返回分组大小 df.groupby(['key1', 'key2']).size() # 聚合函数使用自定义函数 df.groupby('key1').agg(lambda x: x.max()-x.min()) --- # 自定义分组 key = list('ototo'...
dept_agg = employee.groupby('DEPT',as_index=False).agg({'EID':'count','SALARY':'mean'}) print(dept_agg.rename(columns={'EID':'NUM','SALARY':'AVG_SALARY'})) 分组并对 EID 计数,对 SALARY 求平均 重命名列名 讨论:Pandas 的 agg()函数可以完成这类任务,各列以及各列的聚合方式以字典的形...
user_group =data.groupby([’用户ID’,’购买月份’]) report = user_group.agg( 月度总额=(’金额’,’sum’) 单笔最高=(’金额’,’max’) ).reset_index() 此案例演示如何通过时间处理生成新分组键,并利用命名聚合提升结果可读性。 特殊场景处理 当分组依据为动态条件时,可结合lambda函数实现灵活分组。