grouped = df.groupby(['A','B']) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #我们可以对齐索引格式 grouped = df.groupby(['A','B'],as_index = False) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #重新定义索引 df.groupby(['A','B']).sum().reset_index() 1 2 groupby其他函数表示 #size求出数据个数 ...
grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #我们可以对齐索引格式 grouped = df.groupby(['A','B'],as_index = False) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #重新定义索引 df.groupby(['A','B']).sum().reset_index() 1 2 groupby其他函数表示 #size求出数据个数 grouped = df.groupby(['A','B']) ...
一 常见数据库的函数1 聚合函数count() 统计行数sum() 计算总和max() 最大值min() 最小值avg() 平均值2 字符函数concat(a, b) 将a和b拼接成一个字符串length("子符串") 计算字符串的字节长度char_length() 计算字符个数lower() 小写转换upper() 大写转换replace(str mysql 聚合函数合并json 字符串 ...
In [67]: grouped = df.groupby("A") In [68]: grouped.aggregate(np.sum) Out[68]: C D A bar 0.392940 1.732707 foo -1.796421 2.824590 In [69]: grouped = df.groupby(["A", "B"]) In [70]: grouped.aggregate(np.sum) Out[70]: C D A B bar one 0.254161 1.511763 three 0.215897 ...
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 ...
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4) FROM SomeTable GROUP BY Column1, Column2 会更加简洁易用 1 将对象拆分为不同的组 pandas对象可以在它的任何轴上进行分割。例如,使用如下代码创建groupby对象 In [1]: df = pd.DataFrame( ...
Python的基本数据类型包括整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)、布尔型(bool)以及NoneType。这些类型在创建后其值不可改变: •整型:如age = 25,表示一个固定的整数值。 •浮点型:如pi = 3.14,用于存储带有小数部分的数值。 •字符串:如name = "Alice",一旦创建,字符串的内容不可直接更改,尽管看起来...
然后，您可以通过groupby对每个列使用特定的聚合
分组键可以是任何长度适当的数组,也可以直接是列名(字符串,数字,) 另外,groupby的size用法,能够返回一个含有分组大小的series 对分组进行迭代 group by 对象的迭代可以有单个键进行迭代,也可以有多重键迭代: foryear , groupindf.groupby('key1'):print(year)print(group) ...