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...
这里还要提一句,为什么说size方法这么有用呢,因为在下面章节中我们会提到count这个聚合方法,但是在使用count时,作为key的列是不进行任何计算的,除非对数据块中的key列复制出来,再作为groupby的key,这样相对要麻烦许多。 2.2.2 对分组进行迭代 groupby对象是可迭代的,可以通过key将原数据进行拆分,具体示例如下: import ...
下面这个演示图展示了“分拆-应用-汇总”的 groupby 思想 上图所示,分解步骤: Step1 :数据分组—— groupby 方法Step2 :数据聚合: 使用内置函数——sum / mean / max / min / count等 使用自定义函数—— agg ( aggregate ) 方法 自定义更丰富的分组运算—— apply 方法 案例1: 让我们来回顾下经典的 iri...
1)计算每日活跃用户数: user_action_arpu_user = user_action_arpu.groupby(['date'])['user_id'].apply(lambda x:len(set(x))).reset_index() 2)计算每日消费次数: user_action_arpu_buy = user_action_arpu[user_action_arpu['behavior_type'] == 4].groupby(['date'])['action'].sum().rese...
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 聚合操作是通过agg来完成的,可以指定一个或者多个列分别使用不同的聚合函数来聚合。
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。这些函数在与transform一起使用时也会存在一个”快速通过”。 2、分组的时间重新采样 对于时间序列数据,resample方法在语义上是一种基于时间分段的分组操...
1. Groupby的基本原理 2. agg聚合操作 3. transform 4. apply 5. 25个代码示例 1. 单列聚合 2. 多列聚合 3. 多方式聚合 4. 对聚合结果进行命名 5. 多个聚合和多个函数 6. 不同列的聚合进行命名 7. as_index参数 8. 用于分组的多列 9. 排序输出 ...
一、Groupby分类统计 Hadley Wickham创造了一个用于表示分组运算的术语“split-apply-combine" (拆分-应用-合并)。第一个阶段,pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。 例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个...
df.groupby(lambdax:'奇数'ifx%2else'偶数').mean() 03 转换(apply)——agg/apply/transform 分组之后的第二个步骤即为分组转换操作,也就是应用(apply)一定的函数得到相应的结果。常用的执行操作方式有4种: 直接加聚合函数,但只能实现单一功能,常用聚合函数包括:mean/sum/median/min/max/last/first等,最为简...
pandas.core.groupby.GroupBy.apply 没有命名 参数args ,但是 pandas.DataFrame.apply 有它。 所以试试这个: df.groupby('columnName').apply(lambda x: myFunction(x, arg1)) 或者按照 @Zero 的建议: df.groupby('columnName').apply(myFunction, ('arg1')) 演示: In [82]: df = pd.DataFrame(np...