在Python中优化groupby.apply(函数)的方法有多种。首先,可以考虑使用内置的聚合函数来替代apply函数,例如sum、mean、count等。这些聚合函数在处理大数据集时通常比apply函数更高效。 其次,可以使用并行计算来加速groupby操作。可以使用multiprocessing库或者concurrent.futures库来实现并行计算。将数据集分成多个子集,然后并行地...
除了使用聚合函数对分组后的数据进行聚合操作之外，我们还可以使用其他方法对分组后的数据进行处理。例如，我们可以使用apply()方法对每个分组进行自定义的处理。下面是一个例子：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...
我们指定“综合成绩”列,然后把max函数直接传入apply参数内,返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数,如max、min、len等函数可以直接传入apply。 groupby分组默认会把分组依据列(姓名)变成索引,这里用reset_index方法重置或者说取消姓名索引,将它保留在列的位置,维持DataFrame格式,方便后续匹配。 再筛选出最低成绩...
df.groupby('班级').apply(lambdax:x['语文'].mean()-x['math'].mean()) 班级 A -19.0 B 34.0 dtype: float64 4、transform,又一个强大的groupby利器,其与agg和apply的区别相当于SQL中窗口函数和分组聚合的区别:transform并不对数据进行聚合输出,而只是对每一行记录提供了相应聚合结果;而后两者则是聚合后...
df.groupby('name', as_index=False)['score'].sum() df.groupby('name')['score'].sum() 三、常见聚合函数 Pandas常用的聚合函数: numpy库方法同样支持,例如: unique 不同元素 nunique 不同元素个数(count是所有个数,不去重) 四、agg聚合操作 ...
如需要根据某列进行分组,对目标列数据进行分组拼接,类似于SQL中的group_concat函数的功能; 这里使用了之前的一个案例,对data_q内数据根据BMI_group进行分组,取出不同BMI_group下Estimate的值,操作代码如下:首先使用groupby进行分组之后,然后使用apply函数取出Estimate列并整合为list。
python数据分析——apply:一般性的“拆分-应用-合并” 最通用的GroupBy方法是apply,本节将重点讲解它该函数。Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。关键技术:在调用某对象的apply方法时...
(df.groupby(by="Category").agg(pl.col("Number1").mean()).filter(pl.col("Category").is_in(["A","B"]))) 最后,Polars 具有极富表现力的 API,这意味着基本上您想要执行的任何操作都可以表示为 Polars 方法。相比之下,pandas 中更复杂的操作通常需要作为 lambda 表达式传递给apply方法。apply方法的...
我想将df.groupby()与apply()结合使用,将函数应用于每组的每一行。 我通常使用以下代码,它通常有效(请注意,这没有groupby()): df.apply(myFunction, args=(arg1,)) 使用groupby()我尝试了以下操作: df.groupby('columnName').apply(myFunction, args=(arg1,)) ...
pythongroupby多个函数 python里groupby,前言大家好,我是潜心。上篇文章提到了Groupby,但其中举例的代码有点问题,在提取序列时用到了for循环,效率很慢,后来查找了官方文档,才明白apply的重要性,再次对Groupby进行深入并总结。本文约2.1k字,预计阅读15分钟。Groupby