关于pandas.DataFrame的groupby的用法

最新推荐文章于 2025-06-25 11:35:41 发布
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本文介绍如何利用Python的numpy库实现对数据集的分组与聚合操作，具体演示了通过'分组列名（可以是多个字段）'对'data_feature'数据集进行分组，并对指定列使用np.size计算各分组大小。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import numpy as np
qu_data_feature_one__six=qu_data_feature.groupby(
        ['分组列名（可以是多个字段）'],as_index=False)['分组字段'].agg({'聚合的列名':np.size})

numpy为一些数学计算的方法的依赖，如：方差、求和等等

python DataFrame数据分组统计groupby()函数，值得推荐
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03-18 1万+
4. 通过 字典 和 Series 对象进行分组统计 4.1通过一个字典 4.2通过一个Series 1. groupby基本用法 ===================================================================================== 1.1 一级分类_分组求和 import pandas as pd data = [[‘a’, ‘A’, 109], [‘b’, ‘B’, 112], [‘c’, ‘A’, 125], ..
[Pandas]Groupby函数
m0_73598509的博客
10-05 404
要输出具体的结果详情可以用for循环读取（参考下文举例中的代码），其中每个分组结果中包含 分组名称（下文举例代码中：name）和分组记录（下文举例代码中：group）作用就是对DataFrame进行分组，可以单类分组，也可以多类分组。对DataFrame中的部分数据进行划分。
使用groupby分组统计制作透视表python
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06-25 195
使用groupby分组统计制作透视表
pandas中的GroupBy函数
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"""pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能一种自然地方式对数据集进行切片，切换，摘要等操作。 根据一个或者多个键（可以是函数可以是数组或者DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计， 如计数、平均数、标准差、或者用户自定义的函数 1：首先看看下面这个非常简单的表格性数据集 """ import pandas as pd import numpy a...
pandas之groupby函数
TSzero的博客
04-04 1万+
sql中的分组语句group by很重要，pandas中也有类似的分组函数，即groupby，本文就主要介绍下它的用法。
groupby( )（Pandas库）
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df.groupby dataset_new.groupby(by='Datetime')['AEP_MW'].sum()*0.00001 df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称) ...
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文章目录DataFrame.groupby()概览应用举例 以下内容参考自官方文档 详情应用参考文档 DataFrame.groupby()概览 DataFrame.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=Fals...
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本部分主要介绍一些注意事项。另外，series是基础，好多用法都是series扩展一下，很类似的。pandas的一些常见用法已经写的很详细了，后面还会继续慢慢完善该博客。
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pandas groupby 后直接合并单元格保存Excel
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Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. .loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array. # 可以使用label值，但是也可以使用布尔值 Allowed inputs...
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大家如果用过数据库，肯定对 group by 命令很熟悉，Pandas 的 .groupby() 函数作用和数据库中的 group by 非常相似。它会将 DataFrame 数据根据一定的规则进行分组，返回给用户一个 groupby 对象，这个对象包括了不同组的相关信息。
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🔥深入掌握pandas的groupby()！🚀 从基础到高级，一文读懂groupby的魔法！💡探索聚合运算、数据转换、过滤数据等高级用法，让你的数据处理更高效！🛠️更有实际案例应用，手把手教你如何运用groupby解决实际问题！💪最后，总结精华，助你轻松掌握groupby()的核心要点！#pandas #groupby #数据处理 #进阶学习 #数据分析
Pandas高级教程之:GroupBy用法
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pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。
pandas.DataFrame.groupby求各组最大值
06-07
可以使用`groupby`方法和`max`方法来求各组最大值，示例如下： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma', 'Frank'], 'group': ['A', 'B', ...
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