grouped = df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]) print(grouped.mean()) # key1 key2 # a one -0.151180 # two 0.348812 # b one -1.013545 # two -0.165107 # Name: data1, dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. groupby方法中分组键也可以是任意长度的数组: states ...
for name,group in df.groupby(['key1', 'key2']): print(name) print(group, end='\n\n') 1. 2. 3. 1.4 按照dataframe字段的数据类型对数据进行分块 groupby 的axis参数默认为axis=0,也可以设置为任意轴,设为1就是对列进行操作 如按照数据类型对数据进行分块 for name,group in df.groupby(df....
在Python中,可以使用pandas库对多列使用groupby函数来进行分组操作。 groupby函数是pandas库中的一个重要函数,它用于根据某些列或标签对数据进行分组。对于多列的情况,可以将多个列名作为groupby函数的参数传入。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含多列的数据集 data = {'A...
'd':np.random.rand(4),})print(df)print(df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]))print(df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2':np.sum}))# 函数写法可以用str,或者np.方法# 可以通过list,dict传入,当用dict时,key名为columns...
In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns") In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"]) 可以使用如下方法进行拆分: 函数,可以对轴标签进行调用 列表或数组,长度与选择的轴一致 字典或Series,存在label-> group name映射 ...
...: columns=["A", "B", "C"], ...: ) ...: In [148]: tsdf.iloc[::2] = np.nan In [149]: grouped = tsdf.groupby(lambda x: x.year) In [150]: grouped.fillna(method="pad") Out[150]: A B C 2000-01-01 NaN NaN NaN 2000-01-...
在Python中,.groupby函数是pandas库中的一个函数,用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它可以将数据集按照某个或多个列的值进行分组,并返回一个GroupBy对象,可以对分组后的数据进行聚合、转换和过滤操作。 .groupby函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 grouped = df.groupby(by=grouping_columns) 其中,df是一...
您可以通过 A 和 B 计算 C 的聚合总和，然后将结果数据帧与原始数据帧合并
groupby import pandas as pd df = pd.DataFrame({'key1':list('aabba'), 'key2': ['one','two','one','two','one'], 'data1': np.random.randn(5), 'data2': np.random.randn(5)}) df 1 2 3 4 5 6 grouped=df['data1'].groupby(df['key1']) ...
参数说明:data =原始数据,要应用透视表的数据框;index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行;columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列;values = 待聚合的列的名称,默认聚合所有数值列;aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对groupby有效的函数;margin...