pandas分组聚合

基本操作

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':['one','two','one','two'],'b':['key1', 'key1','key2','key2'],'c':[2,3,4,5],'d':[2,1,2,3],'e':[3,3,4,4]})df

# 对a进行分组，使用mean聚合函数，方法1
df.groupby('a').agg(['mean'])

# 对a进行分组，使用mean聚合函数，方法2
df[['c','d','e']].groupby(df['a']).agg(['mean'])

# 对a,b进行分组，使用mean，sum聚合函数
df.groupby(['a','b']).agg(['mean','sum'])

GroupBy对象支持迭代操作

grouped1 = df_obj.groupby('key1')
grouped2 = df_obj['data1'].groupby(df_obj['key1'])

# 单层分组，根据key1
for group_name, group_data in g1:print(group_name)print(group_data)

# 多层分组，根据key1 和 key2
for group_name, group_data in g2:print(group_name)print(group_data)

GroupBy对象可以转换成列表或字典

# groupby对象转换为列表
d = list(g1)print(d)

d[0][0]  # 'one'

d[0][1]

# groupby对象转换为字典dic = dict(list(g1))
print(dic)

dic.keys()  # dict_keys(['one', 'two'])

dic['one']

透视表

import pandas as pd# 构造数据
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(3, size=(5, )), 'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'b'], 'C': np.random.randint(4, size=(5, ))})# 透视表
df1 = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')# 重置索引
df1.reset_index(inplace=True)df1.columns.name=None

df

df1

pandas分组聚合相关推荐

python pandas聚合_Python Pandas分组聚合的实现方法
Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame ...
pandas php,pandas分组聚合代码详解
pandas分组聚合代码详解本篇文章小编给大家分享一下pandas分组聚合代码详解,对大家学习pandas分组聚合有一定的帮助,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看 ...
【Pandas分组聚合】 groupby()、agg() 方法的使用
Pandas分组聚合创建一个dataframe结构分组函数 groupby() 初识分组聚合多重行索引分组聚合对多列数据进行分组聚合综合应用聚合函数 agg(aggregate) 求多列 ...
【Pandas分组聚合】进阶：透视表、交叉表（pivot_table() 、crosstab()）
Pandas透视表.交叉表创建DataFrame结构透视表 pivot_table() 单列聚合多列聚合交叉表 crosstab() 计算分组频率两列分组后求第三列的统计指标创建DataF ...
最详细最直观的＞＞＞理解Pandas分组聚合和透视图标
写在前面: 突然打开excel看到透视图表, 瞬间理解了pandas中的分组聚合和透视图标的内容.分享给大家,希望给在学习路上的伙伴们少点疑虑. 分组聚合首先, 创建我们需要的数据 df = pd. ...
《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》——第3部分数据形式变化_01分组聚合
文章目录分组聚合操作分组器分组对象查看 apply/pipe/transform 数据分箱(data binning),或离散组合或数据分桶分组可视化,pandas提供的简单的与分组相关的可视 ...
pandas使用groupby函数进行分组聚合、使用agg函数指定聚合统计计算的数值变量、并自定义统计计算结果的名称（naming columns after aggregation)
pandas使用groupby函数进行分组聚合.使用agg函数指定聚合统计计算的数值变量.并自定义统计计算结果的名称(naming columns after aggregation in dataf ...
pandas使用groupby函数进行分组聚合并使用agg函数将每个分组特定变量对应的多个内容组合到一起输出（merging content within a specific column of g
pandas使用groupby函数进行分组聚合并使用agg函数将每个分组特定变量对应的多个内容组合到一起输出(merging content within a specific column of g ...
pandas使用groupby函数对dataframe进行分组统计、使用as_index参数设置分组聚合的结果中分组变量不是dataframe的索引（index）
pandas使用groupby函数对dataframe进行分组统计.使用as_index参数设置分组聚合的结果中分组变量不是dataframe的索引(index) 目录

pandas分组聚合

基本操作

GroupBy对象支持迭代操作

GroupBy对象可以转换成列表或字典

透视表

pandas分组聚合相关推荐

最新文章

热门文章