功能: 是pandas中的函数,应用对象为pandas中的DataFrame或者Series。大致有两个方面的功能:一是直接对DataFrame或者Series应用函数,二是对pandas中的groupby之后的聚合对象apply函数 调用: apply(function,axis),function表明所使用的函数,axis表明对行或者列做运算 例子: importnumpy as np a= np.random.randint(low=0...
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...
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组的描述性统计信息（只包含分数大于85的行），例如计数、平均值、标准差等。我们可以根据需要对apply()方法的参数进行调整来实现不同的功能。【多个操作串联】可以将多个操作串...
大致有两个方面的功能:一是直接对DataFrame或者Series应用函数,二是对pandas中的groupby之后的聚合对象apply函数 调用: apply(function,axis),function表明所使用的函数,axis表明对行或者列做运算 例子: importnumpy as np a= np.random.randint(low=0,high=4,size=(2,4)) data=pd.DataFrame(a) data.apply(la...
更新，去重的方式：result=df.groupby("user_id").apply(lambdax:list(dict.fromkeys((chain.from_...
16. Lambda表达式 17. apply函数 18. dropna 19. 求组的个数 20. 获得一个特定分组 21. rank函数 22. 累计操作 23. expanding函数 24. 累积平均 25. 展开后的最大值 参考资料 在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进...
groupby("XX").agg(dict1) 二、agg+ 自定义函数 (apply/lambda) 不需要额外传参——单列 # 自定义函数不需要传额外参数的情况 # 单列计算 def done(x): temp = x[x>0] return temp.shape[0] data.groupby("XX)["column1"].apply(done) 如果计算过于复杂,推荐使用agg # 自定义函数不需要传额外...
or larger than the second argument: "cmp=lambda x,y: cmp(x.lower(), y.lower())" key:...
假设想要产生一个Series,它的尺寸和df[‘value’]一样,但值都被按’key’分组的均值替代。可以向transfrom传递匿名函数lambda x: x.mean(): 对于内建的聚合函数,可以像GroupBy的agg方法一样传递一个字符串别名: 可以按照每个组的降序计算排名: 内建的聚合函数如’mean’或’sum’通常会比apply函数更快。这些函...
df = pd.DataFrame([[4, 9],[4, 2], [4, 5], [5, 4]], columns=['A', 'B']) df.groupby(['A']).apply(lambda x : print(x, '\n')) df为: A B 0 4 9 1 4 2 2 4 5 3 5 4 使用apply之后输出结果如下: A B 0 4 9 1 4 2 2 4 5 A B 0 4 9 1 4 2 2 4 ...