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...
wm = lambda x: (x * df.loc[x.index,"c"]).sum() / x.sum() wm.__name__ = 'wa' # 上面的公式适用于1个groupby('a')的,如果是2个groupby('a','b'),则要把公式改一下:lambda x: (x * df.loc[x.index,"c"]).sum() / df.loc[x.index,"c"]).sum() # 否则会计算错误 f ...
<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 price': ['sum','mean'],'quantity': ['sum','mean'],'unit price': ['mean'],'sku': [get_max]}) ...
Pandas数据分析groupby函数深度总结(2) 应用函数转换:**apply** , **agg(regate)** , **transform** 以及 **filter** apply agg transform filter 本文为系列(2),总结应用函数转换:apply,agg(regate),transform以及filter,代码采用jupyter notebook演示。
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'...
GroupBy对象支持迭代,可以产生一组二元元组(由分组名和数据块组成)。看下面的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 In[24]:forname,groupindf.groupby('key1'):...:print(name)...:print(group)...:a data1 data2 key1 key20-0.2047081.393406a one10.4789430.092908a two...
一、Groupby分类统计 Hadley Wickham创造了一个用于表示分组运算的术语“split-apply-combine" (拆分-应用-合并)。第一个阶段,pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。 例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个...
A.groupby(A["生日"].apply(lambdax:x.month),as_index=False) # 到这里是按月分组A.groupby(A["生日"].apply(lambdax:x.month),as_index=False).filter(lambdax:len(x)==1) AI代码助手复制代码 filter() 对分组进行过滤,保留满足()条件的分组 ...
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...
60,90]: data.groupby("XX")['column1'].apply(lambda x:done(x,j)) # 复杂计算 for j in [30,60,90]: data.groupby("XX").agg({'column1':lambda x:done(x,j), 'column2':lambda x:done(x:j)})