gd1 = df.groupby("客户类型").agg(["count","mean","sum","max","min"])display(gd1)gd2 = df.groupby(["客户类型","消费类型"]).agg(["count","mean","sum","max","min"])display(gd2)gd3 = df[["客户类型","消费类型","支付金额"]].groupby(["客户类型","消费类型"]).agg({"支...
这些值是命名元组 pd.namedagh,第一个参数用于列,第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组,也允许使用正则元组,因此我们可以进一步简化上述内容: 图7 按多列分组 记住,我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解,并尝试改善个人财务状况。“Fee手续费/Interest利息费”类别看起来可疑,也想看看...
grouped_agg = animals.groupby("kind").agg(min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"), max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"), average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean)) 1. 2. 3. 对grouped里的元素进行遍历 for name, group in grouped:...
然后,我们使用groupby函数按照Company列的值进行分组。最后,我们对每个组应用sum函数来计算每个公司的总销售额。 3. agg函数的基本概念和用途 agg函数是Pandas中用于执行聚合操作的另一个重要函数。与groupby函数结合使用时,agg函数可以对分组后的数据进行各种统计计算,如求和、平均值、最大值、最小值等。agg函数非常...
下面我们通过一个具体的例子来演示groupby的使用。假设我们有一个包含以下数据的数据框：import pandas as pddata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50], 'score': [80, 90, 85, 95, 70, 75]}df = pd.DataFrame...
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: importpandasaspd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
agg(x=('A', max), y=('B', 'min'), z=('C', np.mean))) ---return--- A B C x 7.0 NaN NaN y NaN 2.0 NaN z NaN NaN 6.0 2、GroupBy的agg用法案例 数据构造 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan', ...
# version 0.25 以后才支持这种写法df.groupby('name').agg( total_score=pd.NamedAgg(column='score', aggfunc='sum'), min_salary=pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='min') ) 统计非重复个数 df.groupby('name').agg({'score':['unique','nunique']}).reset_index()''' ...
1.2 使用自定义函数进行聚合运算 -- agg 方法 当计算变得复杂时,内置函数可能无法处理 我们需要自定义一个函数来进行计算, 传入一个数组做参数,返回一个标量的结果。 groupby 对象的 agg/aggregate 方法可以实现上述功能。 计算每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的跨度范围,即最大值减去最小值 ...
一、groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象:【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。 Python 复制代码 9 1 2 3 df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],