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...
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...
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...
AI检测代码解析 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...
gender_count=df.groupby('Gender')['Name'].count()print(gender_count) 此外,我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。例如,我们可以计算每个性别学生的平均年龄: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 age_mean=df.groupby('Gender')['Age'].mean()print(age_mean) ...
print(df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]))print(df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean, 'result2':np.sum})) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. –> 输出的结果为: 0 1 0.093550 0.988628 0.4816331 1 0.389688 0.068360 0.3714442 2 0.412428 0.232056 0.7400943 2 0.320511 ...
A.groupby( ["班级","性别"]) 单独用groupby,我们得到的还是一个 Groupby 对象。 mean() 组内均值计算 DataFrame的很多函数可以直接运用到Groupby对象上。 上图截自 pandas 官网 document,这里就不一一细说。 我们还可以一次运用多个函数计算 A.groupby( ["班级","性别"]).agg([np.sum, np.mean, np.std...
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'] ...
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() ...
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']...