可以将多个操作串联起来。例如，我们可以先按照name列进行分组，然后计算每个组的平均年龄和最高分数的平均值，最后将结果转化为一个列表：grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 4...
r_p = df_list.groupby("room_type_new")["price"].agg(["max","min","mean","count"]).reset_index() r_p.sort_values("mean",ascending = False) 1. 2. 结果如图,整租的房价均值最高,合租最低,很合理的结果。 透视 对房间类型和区域做一个透视,使用pivot_table方法,和Excel里的数据透视表是...
首先,根据day和smoker对tips进行分组,然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名,那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表,则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做...
1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集(以DataFrame的形式): 假设你想要按key1进行分组,并计算data1列的平均值,我们可以访问data1,并根据key1调用groupby: 变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已,然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算...
然后,我们使用groupby函数按照Company列的值进行分组。最后,我们对每个组应用sum函数来计算每个公司的总销售额。 3. agg函数的基本概念和用途 agg函数是Pandas中用于执行聚合操作的另一个重要函数。与groupby函数结合使用时,agg函数可以对分组后的数据进行各种统计计算,如求和、平均值、最大值、最小值等。agg函数非常...
df.groupby('name').agg({'salary':'sum'}).reset_index() df.groupby('name')['salary'].sum().reset_index() 对多列聚合 score = df.groupby('name').agg({'salary':'sum','score':'mean'}).reset_index() score.columns = ['name','salary_sum','score_mean'] ...
方法 ss_COB_2=pd.DataFrame(ss_COB_.groupby(['country'])['d'].agg(['mean','std','min','max']))print(ss_COB_2)ss_COB_2.to_csv('ss_COB_2.csv',encoding='utf_8_sig')# 输出csv,并防止中文乱码添加 utf_8_sig 结果 '''mean std min maxcountry加拿大 51.789797 35.573409 4.668038 ...
Loss Dragon:用Python开始的数据分析——分组groupby(1)92 赞同 · 13 评论文章 一、复杂的agg运算 有N列需要对应N种不同的运算,全都扔过来吧~~ 例如,column1/2 都要计算mean column 3/4 不仅要计算mean 还要计算sum dict1=dict({k:'mean'forkin['column1','clolumn2']},**{k:['sum','mean']...
2.7 多函数计算:agg() importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4),})print(df)print(df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]))print(df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,...
df.groupby(by=['a','b']).agg({'age':'sum','gender':'mean'}) 2.pandas.DataFrame.agg 函数形式:DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs) 函数功能:针对特定的轴进行一个或者多个聚合操作。 参数解读: func:函数,可以为str, list或者dict类型。可接受的组合包括:函数,字符串形式的函...