data_obj['用户标识'].groupby(data_obj['支局_维护线']) data_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'] #上面的简单写法 adsl_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'].agg([('ADSL','count')])#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数列的列名命名为ADSL 1. 2. 3. 9)使用pandas合并数据集...
(df.groupby(['年度','月份','事业部','类别','型号/尺寸']).mean().xs('商用屏',level='事...
由于并不总是需要如此,所以你可以向groupby传入as_index=False以禁用该功能: In [73]: tips.groupby(['day', 'smoker'], as_index=False).mean() Out[73]: day smoker total_bill tip size tip_pct 0 Fri No 18.420000 2.812500 2.250000 0.151650 1 Fri Yes 16.813333 2.714000 2.066667 0.174783 2 Sat ...
可以用groupby直接来做。现在,假设我们只想聚合tip_pct和size,而且想根据time进行分组。我将smoker放到列上,把day放到行上:In [131]: tips.pivot_table(['tip_pct', 'size'], index=['time', 'day'], ...: columns='smoker') Out[131]: size tip_pct smoker No Yes No Yes time day Dinner Fri...
as_index = False实际上是“SQL风格”的分组输出。举例如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]})print df print print df.groupby('books', as_index=True).sum()print print df.groupby('...
当as_index=False时,显示索引项,此时可以通过df.loc[0]取得值。因此as_index的作用是控制聚合输出是否以组标签为索引值。 以上是“python中groupby函数as_index的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
python groupby 函数 as_index 在官方网站中对as_index有以下介绍: as_index : boolean, default True For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively “SQL-style” grouped output...
除数组以外,分组信息还可以其他形式存在。来看另一个示例DataFrame: In[35]:people=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),...:columns=['a','b','c','d','e'],...:index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])In[36]:people.iloc[2...
t=df.groupby(['A','B']).agg(['min', 'max'])t.to_excel("test1.xlsx")print(t.reset_index())t.reset_index().to_excel("test2.xlsx")print(t) 打印是正常的但是reset_index后的dataframe转换成excel("text2.xlsx")都会多出来一个空行,不知道为什么?怎么消除呢?
赤子_心IP属地: 上海 2020.04.16 12:25:57字数 0阅读 468 result=pd.DataFrame(test.groupby(by=['PRODUCT_FULL_NAME','year','month']).sum())result['PRODUCT_FULL_NAME']=result.index.get_level_values('PRODUCT_FULL_NAME')result['year']=result.index.get_level_values('year')result['month']...