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
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 ...
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...
In [144]: grouped = df.groupby("A") In [145]: grouped.agg(lambda x: x.std()) Out[145]: C D A bar 0.181231 1.366330 foo 0.912265 0.884785 但是,如果需要传递额外的参数时,它会变得很冗长。我们可以直接使用分派到组对象上的方法 In [146]: grouped.std() ...
1. Groupby的基本原理 2. agg聚合操作 3. transform 4. apply 5. 25个代码示例 1. 单列聚合 2. 多列聚合 3. 多方式聚合 4. 对聚合结果进行命名 5. 多个聚合和多个函数 6. 不同列的聚合进行命名 7. as_index参数 8. 用于分组的多列 9. 排序输出 ...
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'...
forname,groupinjianshu.groupby(jianshu.index):print(name,group) 语法糖一:选取一个或多个列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 jianshu.groupby(jianshu.index)[['view']].sum() 语法糖二:数据聚合 通过aggregate或者agg方法
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...
groupby('Name').agg({'Age': ['mean', 'max', 'min']}) 五、实际应用和建议 大型文件处理:对于非常大的Excel文件,可以考虑使用read_excel函数的chunksize参数来分块读取数据,以减少内存占用。 数据清洗:使用pandas的数据清洗功能,如dropna、fillna等,来处理缺失值。 性能优化:对于复杂的数据处理和分析任务,...