pandas 聚合处理字符串，groupby, agg

最新推荐文章于 2024-10-23 20:27:25 发布
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#pandas #字符串 #归并

博客主要讲述了使用pandas将属于同一个key的另一列字符串进行合并的内容，重点围绕pandas在字符串合并方面的应用。

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pandas将属于同一个key的另一列字符串进行合并

data2 = data2.groupby('url',as_index=False)['type'].agg(lambda x: x.str.cat(sep=','))

结果显示：

  url   type
0  a     函电
1  b  原文,活动
2  c     活动
3  d  原文,会议
4  e     会议
Pandas分组函数groupby、聚合函数agg和转换函数transform
小龙在线
10-28 1025
by: 指定根据哪个/哪些字段分组，默认值是None，按多个字段分组时传入列表。by参数可以按位置参数的方式传入。axis: 设置按列分组还是按行分组，0或index表示按列分组，1或columns表示按行分组，默认值为0。level: 当DataFrame的索引为多重索引时，level参数指定用于分组的索引，可以传入多重索引中索引的下标（0,1…）或索引名，多个用列表传入。
使用pandas的groupby函数和agg函数进行数据分组聚合和内容合并
2301_78484069的博客
06-03 1252
在数据分析中，我们经常需要对数据进行分组聚合，而使用pandas库的groupby函数可以很容易地实现这一过程。我们需要根据商品名称进行分组聚合，并将每个分组对应的销售日期、销售数量和销售金额合并成一个字符串输出。以上就是使用pandas库的groupby函数和agg函数进行数据分组聚合和内容合并的过程，该操作能够帮助我们更好地对数据进行分析和处理。在上述代码中，使用了lambda函数将每个分组对应的数据拼接成一个字符串，并且将销售数量和销售金额的数据类型转换为字符串类型。
pandas-分组聚合
MicoOu的博客
01-13 1398
目录1.groupby分组1.1 分组的方式2.agg聚合2.1 dataframe.agg方法2.2 分组对象的agg方法 1.groupby分组 通过groupby方法对series或者dataframe对象进行分组，该方法会返回一个分组对象。但是无法直接打印查看该分组对象的信息。 groupby的一个属性二个方法： groups：返回一个字典类型的对象，包含分组信息。 size()：返回...
pandas中，利用groupby分组后，对字符串字段进行合并拼接
Jepson的博客
05-10 2万+
在pandas里对于数值字段而言，groupby后可以用sum()、max()等方法进行简单的处理，对于字符串字段， 如果把它们的值拼接在一起，可以用使用 str.cat() 和 lamda 方法。 如，将下面表格中的内容，对skill字段按照id进行分组合并 实现代码： import pandas as pd file_name='test.xlsx' df=pd.read_excel(file_name) data=df.groupby('id')['skill'].apply(lambda x:
pandas 之groupby后对相同元素对应的字符进行拼接
leokingszx的博客
01-18 2018
众所周知，在pandas里对于数值而言，groupby后可以用sum()、max()等方法进行简单的处理，对于字符呢， 如果把它们“sum”在一起？可以用str.cat()和lamda方法。 如下所示： d2 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 2], 'b': ["nimena", "naive", "asswe", "can"], }) tt...
Pandas怎样实现groupby聚合后字符串列的合并（四十）
小龙龙品牌的博客
05-11 3505
需求： 计算每个月的最高温度、最低温度、出现的风向列表、出现的空气质量列表 1、读取数据 import pandas as pd fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(fpath) df.head(3) 知识：使用df.info()可以查看每列的类型 df.info() 知识：series怎样从str类型变成int df["bWendu"] = df["bWendu"].str.repla
个人对Pandas中agg、apply和transform函数的理解
nilgnaw的博客
07-06 2680
学习《利用Python进行数据分析》一书，关于pandas的这三个函数，个人理解如下。
Pandas | agg() | 对分组（GroupBy）后的数据应用聚合函数的强大工具
HG0724的博客
10-23 1518
你还可以在agg()result这将对'C'和'D'列应用自定义函数，计算每个组的最大值和最小值之差。
pandas 聚合 df.groupby.agg
weixin_41595432的博客
10-26 2315
#df.groupby.agg ( arg, *args, **kwargs ) #聚合:使用可调用、字符串、dict或字符串/可调用列表进行聚合 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':['a','a','b','c','b','c','d'], 'B':[4,5,3,6,7,3,2], 'C':[22,21,43,55,31,55,66], .
Pandas聚合操作 groupby和agg的用法归纳
qq_39060473的博客
02-29 1万+
笔者在打比赛过程中经常需要用到聚合操作，先将自己平常遇到的几种用法总结如下，便于大家和自己查询。 我们直接通过例子进行讲解，首先，我们来定义一个dataframe: import pandas as pd import numpy as np # 自定义函数，便于后面使用 def fun(arrs): res = 100 * len(arrs) return res df =...
Pandas系列学习教程——14 pandas分组聚合统计groupby
lzylzy66的博客
03-13 1369
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas分组聚合统计，具体介绍了分组使用聚合函数做数据统计和遍历groupby的结果执行流程两种方法。
详解Pandas聚合函数agg
金戈鐡馬
03-17 3299
func: 用于聚合数据的函数，如max()、mean()、count()等，函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用，或传递到DataFrame.apply()中能正常使用。本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate()，别名DataFrame.agg()，aggregate()和agg()是同一个函数，仅名字不同。在agg()中，可以用列表的方式传入多个函数，会将这些函数在每一列的执行结果聚合到一个DataFrame中，结果DataFrame中的索引为对应的函数名。
Pandas基础之字符串的操作(一)
m0_55703957的博客
03-28 804
4、join() 对每个字符都用给点的字符串拼接起来，不常用。7、partition()按照指定字符分割。5、contains() 是否包含表达式。3、get() 获取指定位置的字符串。2、split() 切分字符串。6、replace() 替换。1、cat() 拼接字符串。
Pandas数据分析12——pandas数据分组聚合
weixin_46277779的博客
08-03 4156
分类数据分组进行各种函数方法计算。数值型数据分组进行分箱然后分类计算
pandas中聚合函数agg的用法
从此醉
03-07 9264
pandas中的聚合函数agg的用法
Pandas提取含有指定字符串的行或列（DataFrame子集）
热门推荐
XIAOFEI@IDO
10-29 5万+
Pandas提取含有指定字符串的行（完全匹配，部分匹配） 1. 概述 接下来，讲解如何采用正则的方式提取DataFrame子集 完全匹配 == 部分匹配 str.contains()：包含一个特定的字符串 - 参数na：缺少值NaN处理 - 参数case：大小写的处理 - 参数regex：使用正则表达式模式 str.endswith（）：以特定字符串结尾 str.startswith（）：以特定的字符串开头 str.match（）：匹配正则表达式模式 注：要提取部分匹配的行，可以使用pand
Pandas知识点-详解聚合函数agg
weixin_43790276的博客
07-30 1万+
pandas系列：聚合函数agg()
【Python】groupby 和 agg 实现string聚合（collect_set）
喜东东的博客
11-22 7523
一、目的：        通过Pandas中的groupby和agg结合自定义函数，实现针对string型数据的聚合函数，即同一组别的唯一值，以数组形式返回（类似Hive中的collect_set函数）   二、实现 方法一： 1.groupby返回的是一个迭代器（key, keyvalue），需要For循环提取； 2.agg中每次传入的是一个key的所有keyvalue数据（若前面g...
pandas group by agg
最新发布
03-08
### Pandas Group By Agg 函数使用方法 在处理数据集时，`pandas` 提供了强大的 `groupby()` 方法来实现分组操作。通过与 `agg()` 函数结合，可以方便地对不同列应用多种聚合计算。 #### 基本语法结构 对于 DataFrame 对象执行 `groupby()` 后的结果可以直接调用 `agg()` 来指定要使用的统计函数： ```python df.groupby('column_name').agg({'other_column': 'function'}) ``` 这里 `'function'` 可以是内置的字符串表示形式如 `'sum', 'mean', 'count'` 或者自定义 Python 函数[^1]。 #### 多种聚合方式的应用实例 当需要在同一时间针对多个字段进行不同类型的操作时，可以通过传递字典给 `agg()` 实现复杂需求: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例DataFrame np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'] * 3, 'B': ['one', 'two', 'three'] * 4, 'C': np.random.randn(12), 'D': np.random.randint(-1, high=7, size=12) }) result = df.groupby(['A','B']).agg( {'C':'mean', 'D':['min', lambda x: max(x)-min(x)]} ) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何基于两列创建组合键来进行分组，并分别求取均值以及最大最小差值等多维度分析指标. #### 使用匿名函数增强灵活性 除了标准库中的聚合函数外，还可以利用 Lambda 表达式来自定义特定逻辑，在某些情况下这会带来更大的便利性和表达力: ```python custom_agg = { 'C': ('average', lambda x: sum(x)/len(x)), 'D': [('range_diff', lambda y: max(y) - min(y))] } new_result = df.groupby('A').agg(**custom_agg) print(new_result) ``` 这段代码说明了怎样命名返回系列并同时计算两个不同的聚合结果.
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