使用用户自定义函数聚合时的性能，通常比不上使用GroupBy的pandas内置方法。所以，在我们使用用户自定义函数的时候，可以考虑将复杂的操作分解为使用内置方法的操作链。我们先来看一个例子 通过kind列进行分组，把分组后的height列，先转换为int整形，最后通过sum进行加总聚合操作。注意，这里是int整形，没有小数部分，...
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函数非常灵活,可以接受单个函数、函数列表或函数字典作为参数。
在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。首先创建一个dataframe对象: 下面我们同时使用groupby和agg函数对该数据表进行分组聚合操作。 多重函数以字典形式传入: 在我们对数据进行聚合的过程中,除了使用sum()、max ()等系统自带的聚合函数之外,大家也可以使用自己定义的函数...
In [81]: grouped = df.groupby("A") In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std]) Out[82]: sum mean std A bar 0.392940 0.130980 0.181231 foo -1.796421 -0.359284 0.912265 如果分组是DataFrame,传入一个函数列表或字典,将会得到一个层次索引 In [83]: grouped.agg([np.sum, np...
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: import pandas as pd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
在你的情况下,我认为你想保留一行,不管它在组中的位置如何。 这可以通过组上的agg来完成。agg接受一个参数,指定应该对每一列执行什么操作。 df.groupby(['name'], as_index=False).agg({'value1': 'sum', 'value2': 'sum', 'otherstuff1': 'first', 'otherstuff2': 'first'})...
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方法来计算分组平均值: 说明:数据(Series)根据分组键进行了聚合,产生了一个新的Series,其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1,是因为原始DataFrame的列df...
python groupby 函数 python groupby agg用法 一、介绍 日常数据分析中,难免需要将数据根据某个(或者多个)字段进行分组,求聚合值的操作,例如:求班级男女身高的平均值。可以通过groupby实现该需求。 初步认识:df.groupby('name').agg({'price':'sum'}).reset_index()...
使用用户自定义函数聚合时的性能,通常比不上使用GroupBy的pandas内置方法。所以,在我们使用用户自定义函数的时候,可以考虑将复杂的操作分解为使用内置方法的操作链。 我们先来看一个例子 通过kind列进行分组,把分组后的height列,先转换为int整形,最后通过sum进行加总聚合操作。 注意,这里是int整形,没有小数部分,所以结...
data.agg({'B':'mean','C':'sum'})#B列均值,C列汇总Out[14]: C B A a 301 2.000000 b 183 5.500000 c 372 4.333333 AI代码助手复制代码 4、如果按照A进行分组后,对多列采用相同的聚合方法,我们可以借助apply函数: df.groupby('A').apply(np.mean)Out[25]:BCAa2.000000100.333333b5.50000091.50000...