在Python的pandas库中,groupby方法是一个非常强大的工具,用于对数据进行分组操作。当需要在多个条件下对多列进行分组,并计算每组的总和(sum)和计数(count)时,可以通过组合使用groupby、agg和reset_index等方法来实现。 基础概念 GroupBy: 这是一种将数据分组的方法,可以根据一个或多个键(列)将数据划分为多个组...
df.groupby(['name','otherstuff1','otherstuff2'],as_index=False).sum() Out[121]: name otherstuff1 otherstuff2 value1 value2 0 Jack 1.19 2.39 2 3 1 Luke 1.08 1.08 1 1 2 Mark 3.45 3.45 0 1 原文由 BENY 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有...
# print(drinks.groupby(by = ['continent'],as_index = False).beer_servings.mean()) #打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值 # print(drinks[['continent','wine_servings']].groupby(by = ['continent'],as_index = True).describe()) # print(drinks.groupby(by = [...
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...
df.groupby('key1').mean() 1. 可以看出没有key2列,因为df[‘key2’]不是数值数据,所以被从结果中移除。默认情况下,所有数值列都会被聚合,虽然有时可能被过滤为一个子集。 对分组进行迭代 for name, group in df.groupby('key1'): print (name) ...
group_and_sum_df=concat_df.groupby(by='组合名称')['余额'].sum() # 去重,保留唯一数据行 drop_duplicate_df=concat_df.drop_duplicates(subset=['组合名称'], keep='first') # 合并分组表和去重表 merge_df=pd.merge(drop_duplicate_df, group_and_sum_df, how='left', on='组合名称') ...
df.groupby('key1').mean() 1 可以看出没有key2列,因为df[‘key2’]不是数值数据,所以被从结果中移除。默认情况下,所有数值列都会被聚合,虽然有时可能被过滤为一个子集。 对分组进行迭代 for name, group in df.groupby('key1'): print (name) ...
然后聚合mean,对于所有其他值,仅对数字列使用sum: df = (new.groupby('rack').mean() .append(old.select_dtypes(np.number).sum().to_frame('old').T) .rename_axis('col') .reset_index()) print (df) col backup free total 0 d 2.0 1.5 3.5 ...
df2 = df2.groupby(['部门','性别'])['总成绩'].sum() app = xw.App(visible=False,add_book=False) wb = app.books.open("c:/study_note/xiao.xlsx") wb.sheets[1].range("I1").options(index=False).value = df['总成绩'] wb.sheets[2].range("A1").options(index=True).value = df...
EN我正在使用的数据库有点奇怪，但我基本上只想得到每列的总和，并将其输出到一个类似于groupby布局的...