首页 > 其他 > 详细

groupby

时间:2020-08-30 09:30:15      阅读:65      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

技术分享图片

 

 

# 分组

df = pd.DataFrame({A : [foo, bar, foo, bar,foo, bar, foo, foo],
                   B : [one, one, two, three, two, two, one, three],
                   C : np.random.randn(8),
                   D : np.random.randn(8)})
print(df)
print(------)

print(df.groupby(A), type(df.groupby(A)))
print(------)
# 直接分组得到一个groupby对象,是一个中间数据,没有进行计算

a = df.groupby(A).mean()
b = df.groupby([A,B]).mean()
c = df.groupby([A])[D].mean()  # 以A分组,算D的平均值
print(a,type(a),\n,a.columns)
print(b,type(b),\n,b.columns)
print(c,type(c))
# 通过分组后的计算,得到一个新的dataframe
# 默认axis = 0,以行来分组
# 可单个或多个([])列分组

 

groupby

原文:https://www.cnblogs.com/yunshangyue71/p/13584371.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!