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...
【例14】在apply函数中设置其他参数和关键字。关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入: 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。关键技术:分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。将group_keys= False传入groupby即可禁止该效果。 【例16】用...
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...
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。 data_q.groupby("BMI_group",sort=False).apply(lambda x:list((x["Estimate"]))) 七、总结 apply的使用方法或技巧远不...
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs) 应用函数funcgroup-wise 并将结果组合在一起。 传递给apply的函数必须将数据帧作为其第一个参数并返回数据帧、系列或标量。然后apply将负责将结果重新组合到一个数据帧或系列中。apply因此是一种高度灵活的分组方法。
A.groupby(A["生日"].apply(lambda x:x.year),as_index=False).first() 1. 2. as_index=False 保持原来的数据索引结果不变 first() 保留第一个数据 Tail(n=1) 保留最后n个数据 再进一步: 3、想要找到哪个月只有一个人过生日 A.groupby(A["生日"].apply(lambda x:x.month),as_index=False) # ...
apply:对拆分后的各组执行相应的转换操作 combine:输出汇总转换后的各组结果 02 分组(split)——groupby groupby首先要指定分组原则,这也是groupby函数的第一步,其常用参数包括: by,分组字段,可以是列名/series/字典/函数,常用为列名 axis,指定切分方向,默认为0,表示沿着行切分 ...
arpu = data_user_arpu.groupby('date').apply(lambda x:x[x['behavior_type']==4]['action'].sum() / len(x['user_id'].unique()) ) 先对时间进行分组,每一个组内应用(apply)函数进行计算,分别计算每组内购买总次数和用户数,计算方式其实和我分部计算方式一样,得到的结果是一样的: ...
df.groupby('name').agg({'salary':'sum'}).reset_index() df.groupby('name')['salary'].sum().reset_index() 对多列聚合 score = df.groupby('name').agg({'salary':'sum','score':'mean'}).reset_index() score.columns = ['name','salary_sum','score_mean'] ...