6,7,8]})# 四种不同排序df['average']=df.groupby(['name']).var1.rank(method='average',ascending=True)#相同值排序一样,取均值df['first']=df.groupby(['name']).var1.rank(method='first',ascending=True)#相同值排序不一样,
# 添加总分列df['total_score'] = df.groupby('name')['score'].transform('sum') df['total_dense'] = df['total_score'].rank(method='dense', ascending=False) 3.groupby排名 # 定义一个:提取排名第2的函数defrank_second(x):returnx[x['score'].rank(method='dense', ascending=False) ==2...
df['total_score'] = df.groupby('name')['score'].transform('sum') df['total_dense'] = df['total_score'].rank(method='dense', ascending=False) 1. 2. 3. 3.groupby排名 # 定义一个:提取排名第2的函数 def rank_second(x): return x[x['score'].rank(method='dense', ascending=False...
还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程(为了更直观展示,图中加入了company列,实际按照上面的代码只有salary列): 图中的大方框是transform和agg所不一样的地方,对agg而言,会计算得到A,B,C公司对应的均值并直接返回,但对transform而言,则会对每一条数据求得相应的结果,同一组内的样本会有相同的值,...
df.groupby('name')['score'].sum() 三、常见聚合函数 Pandas常用的聚合函数: numpy库方法同样支持,例如: unique 不同元素 nunique 不同元素个数(count是所有个数,不去重) 四、agg聚合操作 聚合操作是通过agg来完成的,可以指定一个或者多个列分别使用不同的聚合函数来聚合。
1.在GroupBy上使用transform方法(将一个函数应用到各个分组,然后将结果放置到适当的位置上) dataframe.groupby('key').transform(np.mean)——这里就是np的平均值方法。 2.apply(对对象的拆分-应用-合并) 小例子:随机采样和排列 从一个大数据集中随机抽取样本以进行蒙特卡罗模拟。
12.2 GroupBy高级应用 尽管我们在第10章已经深度学习了Series和DataFrame的Groupby方法,还有一些方法也是很有用的。 分组转换和“解封”GroupBy 在第10章,我们在分组操作中学习了apply方法,进行转换。还有另一个transform方法,它与apply很像,但是对使用的函数有一定限制: 它可以产生向分组形状广播标量值 它可以产生一个...
res.groupby('teach')['value'].transform('sum') ,求出每位教师的总课时 res['total'].rank(ascending=False) ,做一个排名。 这里重点说一下这段代码: 这里为了做图表,需要确保每位教师都有上午和下午2行数据。但实际数据中有些教师只有半天的课(如下图的教师 n56)。
['pred_score']].transform(lambda x: norm_sim(x)) valid_idx.sort_values(by=['user_id', 'pred_score']) valid_idx['pred_rank'] = valid_idx.groupby(['user_id'])['pred_score'].rank(ascending=False, method='first') # 将验证集的预测结果放到一个列表中,后面进行拼接 score_list....
rank floordiv unstack groupby skew quantile copy ne describe sort_index truediv mode dropna drop compare tz_convert cov equals memory_usage sub pad rename_axis ge mean last cummin notna agg convert_dtypes round transform asof isin asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul ...