数据重构之聚合运算

最新推荐文章于 2025-04-24 19:54:05 发布

Hour__

最新推荐文章于 2025-04-24 19:54:05 发布

阅读量332

点赞数 1

文章标签： python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hour__/article/details/118858094

版权

本文详细介绍了Python数据分析中的groupby()和agg()方法。通过具体任务，如计算男女平均票价、统计存活人数及多列操作，阐述了分组操作的使用说明和应用场景。强调了理解分组依据、数据来源和操作的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如有错误欢迎指正~

文章目录

一、groupby()
二、agg()
总结

一、groupby()

1. 使用说明

想要实现分组操作，必须明确三个要素： $\color{#FF0000}{分组依据}$ 、 $\color{green}{数据来源}$ 、 $\color{#0000FF}{操作及其返回结果}$ 。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式即：

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
或
df[数据来源].groupby(df[分组依据]).使用操作

2. 举个例子：

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Hour__

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

数据重构、数据聚合与运算、数据可视化

yongzhiemmmmm的博客

08-23

295

5.数据重构 5.1数据的合并 5.1.1数据载入 import numpy as np import pandas as pd text_left_up=pd.read_csv("train-left-up.csv") text_left_down=pd.read_csv("train-left-down.csv") text_right_up=pd.read_csv("train-right-up.csv") text_right_down=pd.read_csv("train-right-down.c

数据分析入门（三）数据重构

Mr.kun的博客

08-23

2719

文章目录数据重构合并与连接聚合groupby()用法配合使用的函数实战发现 数据重构 前面已经知道了数据的清洗，这一部分十分重要. 数据分析入门（二）数据清洗只有数据变得相对干净，我们之后对数据的分析才可以更有力。这一次我们来进行数据重构，数据重构依旧属于数据理解（准备）的范围。包括对数据进行合并连接，聚合等等。合并与连接关于如果用pandas进行数据的合并与连接，在之前的一篇的博客中已有说明。python之pandas入门在这篇文章中已经说明了pandas的concat方法和merge方法的使用

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

24.session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合

Erik_ly的博客

03-10

1525

本文为《Spark大型电商项目实战》系列文章之一，主要介绍重构的原因、思路以及开发Spark等大型复杂项目的一些经验准则，最后进行代码实现。

session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合

chbxw

07-11

625

##session聚合统计之重构实现思路 /** * session聚合统计（统计出访问时长和访问步长，各个区间的session数量占总session数量的比例） * * 如果不进行重构，直接来实现，思路： * 1、actionRDD，映射成&amp;amp;lt;sessionid,Row&amp;amp;gt;的格式 ...

25.session聚合统计之重构过滤进行统计

Erik_ly的博客

03-24

1175

本文为《Spark大型电商项目实战》系列文章之一，主要介绍重构过滤方法，并且在过滤的同时进行计数统计。

Python数据分析之数据重构

weixin_46599926的博客

06-20

862

本文为个人复现GitHub项目Hands-on data analysis第二章第二节的练习记录参考教材：《Python for Data Analysis》数据来源 Kaggle-Titanic，Hands-on data analysis 二、数据重构 ???? 2.4 数据的合并首先导入 data 文件夹里的文件 import numpy as np import pandas as pd、 dflp = pd.read_csv('./data/train-left-up.csv'

【使用Pandas进行数据重构（合并、聚合与运算）】

qq_42758306的博客

07-16

1095

数据合并、数据聚合与运算

【使用pandas进行数据分析】数据重构——合并与聚合、运算

etSha的博客

03-19

1054

在数据清洗之后，我们可以将不同表中的数据进行合并，再进行分析。那么，数据表如何进行合并？首先，我们可以利用concat语句： import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('train-left-up.csv') df.head() df_left_up=pd.read_csv('train-left-up.csv') df_left_down=pd.read_csv('train-left-down.csv') df_right_

数据分析（三）数据重构

xpwmiracle的博客

06-18

447

hhhhhh

动手学数据分析 数据重构

1ncludeSteven

06-19

395

主要是针对数据进行重构和分析，其中包括数据的合并、连接、数据分组和聚合运算对应方法：concat、join、append、merge、groupby、sum、max、mean等

动手学数据分析之“数据重构”

dssaadsa_的博客

08-23

1235

数据重构 在数据分析中，原始的数据往往比较纷繁复杂，特征不突出，使用起来不方便，这种时候我们可以通过一定的数据重构手段，比如数据合并和数据聚类及数据重塑，来帮助我们将数据重构为更适合分析的形式，这就是数据重构的作用。动手学数据分析之“数据重构数据重构数据合并GroupBy机制数据聚合与运算数据合并 pandas库中的数据合并方法有merge（）函数，concat（）函数，以及join（）函数。 GroupBy机制简而言之，GroupBy机制就是数据键进行拆分，然后进行操作得到一个新值。数据聚合与运算

第二章：02数据重构

weixin_44964457的博客

07-17

889

1.了解数据重构的方法 2.学会使用groupby作数据运算什么是数据重构？ 数据重构:指数据从一种格式到另一种格式的转换，包括结构转换、格式变化、类型替换等，以解决空间数据在结构、格式和类型上的统一，实现多源和异构数据的联接与融合。合并数据集 stack 使用pandas进行数据重排时，经常用到stack和unstack两个函数。stack的意思是堆叠，堆积，unstack即“不要堆叠”。常见的数据层次化结构有：花括号和表格。表格在行列方向上均有索引（类似于DataFrame）。 .

数据分析（3）数据重构

weixin_49603243的博客

06-20

1831

task3——数据重构 学习目标：了解数据重构的方法学会使用groupby作数据运算什么是数据重构？ 数据重构:指数据从一种格式到另一种格式的转换，包括结构转换、格式变化、类型替换等，以解决空间数据在结构、格式和类型上的统一，实现多源和异构数据的联接与融合。合并数据集Concat 与 Append 操作方法介绍 stack 将列索引转为行索引，完成层级索引 unstack 将层级索引展开，默认操作内层索引 df_obj = pd.DataFrame(np.rand

数据分析-数据重构

qq_44795205的博客

08-22

447

学习内容数据合并数据聚合运算学习笔记 1、stack函数是什么？函数原型：np.stack(array,axis,out=None) 2、数据合并的方法（1）使用concat方法 list_up = [text_left_up,text_right_up] result_up = pd.concat(list_up,axis=1) result_up.head() （2）使用DataFrame自带的方法join和append方法 resul_up = text_left_up.join(te

Python学习笔记（三）（程序流程控制）

最新发布

wsys_yysn的博客

04-24

768

条件语句：通过实现分支逻辑。循环语句for遍历序列，while满足条件时循环。流程控制break终止循环，continue跳过当前迭代，pass占位。异常处理保证程序健壮性。掌握这些流程控制工具，可以编写更灵活、高效的 Python 程序！

2025-04-22 李沐深度学习5 —— 线性回归

zheliku的博客

04-22

1334

在美国买房时，买家需根据房屋信息（如卧室数量、卫生间数量、面积等）预测合理的成交价。输入数据：房屋特征（如X1=卧室数X2=卫生间数X3=面积输出目标：预测成交价Y。实际挑战：卖家的标价和网站估价（如Redfin）仅为参考，最终需通过竞价决定成交价，因此准确预测至关重要。计算输入特征X\mathbf{X}X和模型权重w\mathbf{w}w的矩阵-向量乘法后加上偏置bbb。注意，上面的XwXw是一个向量，而bbb是一个标量。

Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统

exlink2012的专栏

04-23

1750

随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。

深度解析@SneakyThrows注解：原理、应用与最佳实践

hi星尘的博客

04-24

758

是Lombok项目提供的一个实用注解，它允许开发者在代码中"偷偷地"抛出受检异常（checked exceptions），而无需在方法签名中显式声明。这个注解的名称"Sneaky"（偷偷摸摸的）非常形象地描述了它的行为特点。是一个强大但有争议的注解，它提供了处理受检异常的新思路，但也带来了类型安全和代码可维护性方面的挑战。合理使用可以使代码更简洁，特别是在Lambda表达式和特定接口实现场景中。然而，在业务关键代码和公共API中，传统的异常处理方式通常更为合适。最终建议：将。

安装驱动后，黑屏和输入图像尺寸不匹配的解决和记录

河海大学研究生在读的学习笔记

04-24

356

安装驱动后，黑屏和输入图像尺寸不匹配的解决和记录