# 导入pandas库importpandasaspd# 创建数据框data={'Category':['A','A','B','B','C','C'],'Values':[10,20,30,15,25,50]}df=pd.DataFrame(data)# 进行分组并取每组的最大值max_values=df.groupby('Category')['Values'].max()# 输出结果print(max_values)# max_values 应该输出每个类别的最...
Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象:DataFrameGroupBy,SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成 内置的聚合函数 sum(), mean(), max(), min(), count(), size(), describe() 示例代码: print(df_obj5.groupby('key1...可自定义函数,传入agg方法中 grouped.ag...
代码语言:txt 复制 max_values = df.groupby('Group')['Value'].max() 在上述代码中,'Group'是要进行分组的列名,'Value'是要找到最大值的列名。max_values将会是一个Series对象,它将包含每个组的最大值。 如果需要同时找到多个列的最大值,可以传入一个包含多个列名的列表: 代码语言:txt 复制 max_value...
"max_speed"), ...: ) ...: In [2]: df Out[2]: class order max_speed falcon bird Falconiformes 389.0 parrot bird Psittaciformes 24.0 lion mammal Carnivora 80.2 monkey mammal Primates NaN leopard mammal Carnivora 58.0 # default is axis=0 In [3]: grouped = df.groupby("class") In [...
用Python开始的数据分析——分组groupby(1) Loss Dragon Pandas 数据聚合与分组运算[groupby+apply]速查笔记 利用Pandas将数据进行分组,并将各组进行聚合或自定义函数处理。 导入模块import pandas as pd 缩写df表示Dataframe对象 分组df.groupby('col1'): 根据col1列将df全部列分组(默认… shnappi-z ...
count、sum、mean、median、std、var、min、max、prod、first、last -- 取到分组之后的每个组的函数运算的值 df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # ...
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...
一旦我们有了一个DataFrame,我们就可以使用groupby()方法对其进行分组。groupby()方法接受一个或多个列的名称作为参数,并返回一个分组后的DataFrameGroupBy对象。 # 按城市分组grouped=df.groupby('城市') 1. 2. 在这个示例中,我们按’城市’列对DataFrame进行了分组。你可以根据自己的需求选择不同的列进行分组。
关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。首先创建一个dataframe对象: 下面我们同时使用groupby和agg函数对该数据表进行分组聚合操作。 多重函数以字典形式传入: 在我们对数据进行聚合的过程中,除了使用sum()、max ()等系统自带的...
分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最大值计算 df.agg(['sum', 'mean', 'max'])['age']数据清洗 在处理数据时，经常需要对数据...