Python :根据group by生成频率(sum和count)Python是一种高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点。它被广泛应用于各个领域的软件开发、数据分析、人工智能等。 在Python中,可以使用group by语句来根据指定的字段对数据进行分组,并对每个组进行聚合操作,如求和(sum)和计数(count)。
在Python中,group by是一种用于将数据集按照特定列进行分组的操作。它通常与聚合函数(如sum、count、avg等)一起使用,以便对每个组进行计算。 要使用group by,你可以使用pandas库中的DataFrame对象来处理数据。以下是一个示例: import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'Name': ['John', 'Mike', ...
people.groupby(len).sum() a b c d e 3 -1.308709 -2.353354 1.585584 2.908360 -1.267162 5 -0.688506 -0.187575 -0.048742 1.491272 -0.636704 6 0.110028 -0.932493 1.343791 -1.928363 -0.364745 1. 将函数和数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题,因为任何东西都会最终转换为数组 key_list=['one','...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组grouped=df.groupby(df.dtypes, axis=1) value = dict(list(grouped)) print(value) {dtype('float64'): data1 data2 0 -1.313101 -0.453361 1 0.791463 1.096693 2 0.462611 1.150597 3 -0.216121 1.381333 4 0.077367 -0.282876, dt...
pieces=dict(list(df.groupby('key1')))print(pieces)pieces['b'] groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: 代码语言:javascript 复制 print(df.dtypes)grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1) ...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df) #根据制造商分组 group_df = df.groupby(by='制造商') print(group_df)【注:分组后的结果是一个DataFrameGroupBy对象,可以用list()转化后查看】 ...
In [28]: df_dropna = pd.DataFrame(df_list, columns=["a", "b", "c"]) In [29]: df_dropna Out[29]: a b c 0 1 2.0 3 1 1 NaN 4 2 2 1.0 3 3 1 2.0 2 # 默认忽略 NA 值 In [30]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=True).sum() ...
people.groupby(len).sum() Out[30]: a b c d e 3 -1.823623 0.880229 -2.062331 1.880435 0.277447 5 0.269119 0.916097 -0.238961 0.949983 -0.697962 6 0.728367 0.906879 0.373102 -1.151590 -1.883083 columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['US','US','US','JP','JP'],[1,3,5,1,3]],names=['...
>>>dict(list(grouped)) {dtype('O'): key1 key2 0 a one 1a two 2b one 3b two 4 a one, dtype('float64'): data1 data2 0 -1.413818 -0.865514 1 -1.001804 0.309597 2 0.357458 -0.387695 3 0.674294 -0.977009 4 -0.090150 2.444888} ...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,下面根据dtype对列进行分组 df.dtypes data1 float64 data2 float64 key1objectkey2objectdtype:object grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1)dict(list(grouped)) {dtype('float64'): data1 data2 0 -0.500271 1.820004 ...