上文提到,groupby()函数会返回一个包含分组结果的分组器,由于一个数据表分组后包含多个组别,所以不好直接展示出来,所以返回值是一个不可见的分组器结果,而且分组器还拥有更多属性,可以完成更多聚合操作。下面我们处理演示数据,以企业名称字段为依据对数据进行分组,代码如下。 #以【企业名称】字段为依据对数据进行分组 ...
res1=data.groupby('A')['B'].sum() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其结果如下: Pandas中支持的分组聚合函数主要有以下几种:count(求数据量)、sum(求和)、mean(求均值)、median(求中位数)、std(求方差)、var(求标准差)、min(求最小值)、max(求最大值)、prod(求积)、first(求第一个值)、la...
数据集分组与统计功能简单用法如下df.groupby(“列名”).agg(“聚合函数”),可靠的聚合函数如下: 统计数量:count 求和:sum 求平均值:mean 求中位数、最大值、最小值: median, max, min 以下代码求取所有行业总市值 注意:如果使用内置函数统计的话,直接使用df.groupby(“行业”).sum()也是可以的。 以下代码...
d.max按升序后出现的先后顺序进行排序,若值相同则取相同值的顺序数的最大值,即max(2,3)=3。 2.分组计算transform函数 针对不同组别进行数据统计,用groupby().transform() #组内累计求和 df['cumsum_1']=df.groupby(['name']).var1.transform('cumsum') #组内求和 df['sum_1']=df.groupby(['name'...
groupby(data, key=lambda x: score_range(x[1]))# 计算每个分组的平均分for key, group in grouped_data: scores = [student[1] for student in group] avg_score = sum(scores) / len(scores) print(f"分数范围 {key}: 平均分 {avg_score:.2f}")在上面的示例中，我们首先定义了一个sc...
A.groupby( ["班级","性别"]) 单独用groupby,我们得到的还是一个 Groupby 对象。 mean() 组内均值计算 DataFrame的很多函数可以直接运用到Groupby对象上。 上图截自 pandas 官网 document,这里就不一一细说。 我们还可以一次运用多个函数计算 A.groupby( ["班级","性别"]).agg([np.sum, np.mean, np.std...
agg 接受一个参数,指定应该对每一列执行什么操作。 df.groupby(['name'], as_index=False).agg({'value1': 'sum', 'value2': 'sum', 'otherstuff1': 'first', 'otherstuff2': 'first'}) 原文由 Guybrush 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 ...
sort：表示是否对分组标签进行排序，接收布尔值，默认为True。groupby()方法会返回一个GroupBy对象，该对象...
这表明 groupby 函数已经成功地计算了每个类别中 B 列的最大值。 此外,我们还可以使用 groupby 函数来对数据进行汇总和统计。例如,假设我们想要对每个类别中 A 和 B 列的数据进行汇总,我们可以使用以下代码: result = df.groupby('C').agg({'A': 'sum', 'B': 'sum'}) print(result) 当我们运行这段...