【python】groupby(),分组获取指标比例 pandasaspdimportnumpynp# 示例数据arry=[{'user_id':'00013','old':'18','AorB':'A','count':''},{'user_id':'00099','old':'45','AorB':'A','count':''},{'user_id':'00053','old':'38','AorB':'B','count':''},{'user_id':'00043'...
apply可以传入一个方法,使其作用于我们的分组上,而这个方法的参数就是groupby所返回的中间对象。 比如我们求data1中的各值占data2对应各组和的比例: defnorm_by_data2(x):x['data1']/=x['data2'].sum()returnxprint(df)print(df.groupby('key').apply(norm_by_data2))data1data2key005A110B223C333...
g = df.groupby(["A", "B"]) for name, group in g: print(name) # 生成多个分组,分组的名称变成了元组:('一', 'one')、('一', 'two')、('二', 'one')、('二', 'two') print(group) # 输出group的DataFrame print() # 输出一个空行,区分两个结果统计 # 可以看到,name是一个2个元素...
groupsum)print("---按厂家与电阻分组，求数量这一列describe--")groupdescribe = df['数量'].astype(float).groupby([df['厂家'],df['电阻']]).describe()print(groupdescribe)6 print("---按厂家 分组，日期这一列count--")# 转化为时间格式df["新日期"] = pd.t...
分组 data.groupby(by='列名').agg({'列名':'median','列名':'mean'})#通常groupby后面要跟聚合函数 data.groupby('列名')['列名'].transform('mean')#在原数据的基础上对分组后的列进行求同组的均值,结果是在原数据的后面再加一列 把数据离散化 ...
Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) ...
一、使用分组聚合函数做统计 1、单列groupby,查询所有数据列的统计 df.groupby('A').sum() Out[9]: 1)A列变成索引 2)因为B列不是数值,被忽略了 2、多个列的groupby,查询所有数据列的统计 2.1、二维索引 df.groupby(['A','B']).mean()
(1)将key1作为分组键值,对data1进行分组,再求每组的均值 grouped = df['data1'].groupby(df['key1']).mean() 得到结果为: key1 a 0.924545 b -0.148181 grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) for i in grouped: print(i) 打印输出分组结果,分组结果类型为元祖 ...
grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=False, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)参数解释 by参数用于指定要进行分组的列名，可以是一个列名或者多个列名的列表axis参数用于指定分组方向，0表示行方向，1表示列方向level参数用于指定分组级别as_index参数用于指定...
grouped=data.groupby(['部门','性别'])# 根据部门和性别进行分组 1. 4. 统计总数 对分组后的数据,我们可以进行各种统计操作。这里我们将计算每个部门和性别组合的薪水总和。 result=grouped.sum()# 统计每个部门和性别组合的薪水总和 1. 5. 打印或可视化结果 ...