在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题,如下图:数据中某一个key有多组数据,如何分别对每个key进行相同的运算?
dataframe里面给出了一个group by的一个操作,对于”group by”操作,我们通常是指以下一个或多个操作步骤:
l (Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组;
l (Applying)对于每组数据分别执行一个函数;
l (Combining)将结果组合到一个数据结构中;
使用dataframe实现groupby的用法:
# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1, 'col3':'aa'}, {'col1':'b', 'col2':2, 'col3':'bb'}, {'col1':'c', 'col2':3, 'col3':'cc'}, {'col1':'a', 'col2':44, 'col3':'aa'}]) print df # 按col1分组并按col2求和 print df.groupby(by='col1').agg({'col2':sum}).reset_index() # 按col1分组并按col2求最值 print df.groupby(by='col1').agg({'col2':['max', 'min']}).reset_index() # 按col1 ,col3分组并按col2求和 print df.groupby(by=['col1', 'col3']).agg({'col2':sum}).reset_index()
输出结果为:
col1 col2 col3 0 a 1 aa 1 b 2 bb 2 c 3 cc 3 a 44 aa
col1 col2 0 a 45 1 b 2 2 c 3
col1 col2 max min 0 a 44 1 1 b 2 2 2 c 3 3
col1 col3 col2 0 a aa 45 1 b bb 2 2 c cc 3
注意点:
代码中调用了reset_index() 函数, 如果不使用这个函数输出的结果将是:
col2 col1 a 45 b 2 c 3 col2 max min col1 a 44 1 b 2 2 c 3 3 col2 col1 col3 a aa 45 b bb 2 c cc 3
上下两个结果还是有区别的,但是具体区别暂时不太清楚,不过下面的一种输出结果是不能跟使用df['col1']来提取第一列的。至于是什么原因暂时还不清楚,如果您对pandas比较理解或者知道原因,欢迎在评论中留言。
以上这篇pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
pandas,dataframe
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昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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2025年04月29日
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