在Python的pandas库中,`groupby`方法是一个非常强大的工具,用于对数据进行分组操作。当需要在多个条件下对多列进行分组,并计算每组的总和(sum)和计数(count)时,可以通过组合使...
dtype: float64 # 分组,数据的结构不变 col.groupby(['color'], as_index=False)['price1'].mean() # 结果: color price1 0 green 2.025 1 red 2.380 2 white 5.560
但我基本上只想得到每列的总和，并将其输出到一个类似于groupby布局的数据框中。
df= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(1000,4)), columns=['a','b','c','d']) wm = lambda x: (x * df.loc[x.index,"c"]).sum() / x.sum() wm.__name__ = 'wa' # 上面的公式适用于1个groupby('a')的,如果是2个groupby('a','b'),则要把公式改一下:lambda x: (x *...
我试过了 newdf = df.groupby(['name'], as_index = False).sum() 它按名称分组并正确地总结了 value1 和 value2 列,但最终删除了列 otherstuff1 和 otherstuff2。 请帮忙。非常感谢你们! 原文由 SwagZ 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonpandas ...
专业提示: 始终先使用 .isnull().sum() 检查缺失值分布。fillna() 结合 groupby().transform() 能实现更精细的填充策略。选择哪种填充方法应基于对数据的理解,或作为 EDA 的一部分进行探索。 3. 不检查和处理数据类型不一致问题 陷阱: 从文件读取数据后,不对各列的数据类型进行检查和转换,假设数字列、日期列...
set = jdf.groupby('Rrack').agg({'used': 'mean', 'free': 'mean', 'total': 'mean'}).sum().to_frame().T 我只是不知道如何将这些组合起来创建新的数据帧。如有任何建议,我们将不胜感激。 对于匹配多个Series.isin的条件,可以使用Series.isin对条件进行筛选;对于旧的所有不匹配值,可以使用~对反转...
buy_volume=df_buy.groupby(pd.Grouper(freq=time_freq))['Volume'].sum()## 这里不一定选['Volume'],随便选一列都可以。因为df_buy一行中所有列都相同。上边将rush order转换为1(df_buy所有列都为1),这里相当于计算一个time_freq窗口中rush order的数量buy_count=df_buy.groupby(pd.Grouper(freq=time_...
data['单日电费资金收入总数'] = data.groupby(['地市局', '日期', '用电类别', '交易方式'])['交易电费'].sum() data = data.pivot_table(index=['地市局', '日期'], columns=['用电类别', '交易方式'], values='单日电费资金收入总数') ...
您可能需要groupby两次,然后join返回结果 s=df.groupby(['id','year']).agg({'avg':'mean','sum':'sum','div':lambda x : x.iloc[0]/x.iloc[1]}) s=s.unstack()# here is reshape s.columns=s.columns.map('{0[1]}_{0[0]}'.format) # here is flatten the multiple index s Out...