python groupby（整理给自己，以便查阅）

最新推荐文章于 2025-02-03 21:00:15 发布
最新推荐文章于 2025-02-03 21:00:15 发布
阅读量275 收藏 1
点赞数
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/little_watter/article/details/104595478
版权

学习groupby感觉就像是excel里面的数据透视表
station表

time_tag = "timeframe"   #将这个改成原始表格中的时段特征的列名
stationseq = pd.read_csv("0803final.txt")[['STATIONSEQNUM',"TIMEHEADWAY",'tag',time_tag]]
station = stationseq[stationseq['tag'] == 2]
grouped_df =pd.DataFrame(station.groupby(['timeframe','STATIONSEQNUM'])['tag'].count())
print(grouped_df)
result = grouped_df[grouped_df.groupby('timeframe')['tag'].rank(ascending = False)==1]
print(result)

运行结果

小半杯水
关注
《Python星球日记》 第91天：端到端 LLM 应用（综合项目：医疗文档助手）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-18 827
《Python星球日记》 第91天：端到端 LLM 应用（综合项目：医疗文档助手），今天，我们将完成一个激动人心的里程碑——构建一个端到端的大语言模型（LLM）应用。我们将整合之前所学的知识，从项目需求分析到最终的Web应用部署，打造一个实用的LLM驱动的智能助手。
Python中的groupby分组
O_nice的博客
05-09 2万+
Python中的groupby分组 一、groupby函数 groupby函数功能：对DataFrame进行分组（可单类分组，可多类分组） 需求：按“字段”列对数据data进行分组 groupby函数基本格式：data.groupby([‘分组字段’]) data：要分组的原始数据 分组字段：分组参考的数据列名 举例： 原数据data: 单类分组举例 根据“班级”进行分组： import pandas as pd data = pd.read_excel('/Users/weihairui/Doc
chatgpt赋能python：Python中的groupby详解
reilust的博客
05-31 355
groupby函数是Python内置的一个函数，它可以将一个可迭代对象（如列表、字典等）中的数据按照指定的条件进行分组。分组后，我们可以对每组内的数据进行一些操作，比如求和、平均值、数量统计等。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于。
groupby python_太好用了！Python中8种流行的SQL窗口函数了解一下！
weixin_39670246的博客
11-27 489
有关如何在业务分析中利用Pandas来有效复制最常用的SQL窗口函数的教程。任何致力于构建公司KPI或创建分析随着时间推移的业务绩效的数据分析人员都知道SQL窗口功能是一个强大的工具。使用它们的真正优势在于，可以在不同的时间范围内计算多个指标，而不会影响原始数据集的粒度。反过来，这意味着无需使用多个自我联接或CTE即可实现更多目标，从而节省了大量代码行。如果到目前为止，您主要是使用SQL来建立指标...
【Python】Pandas Groupby操作的25个示例
小哲的博客
03-24 1万+
首先，模拟生成10个样本数据： 在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照字段进行划分： 这个生成的是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看： 转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的Da
python利用pandas统计分析—groupby()函数的使用
sodaloveer的博客
08-31 1万+
介绍一下groupby的基本原理、对应的agg、transform和apply操作、groupby后的去重统计及重命名列名。
Python中groupby函数详解（非常容易懂）
wzk4869的博客
12-19 2万+
Python中groupby函数详解（非常容易懂）
整理总结 python 中时间日期类数据处理与类型转换(含 pandas)
Hello,World.
09-28 3383
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。 pandas 善于处理表格类数据，而我日常接触的数据天然带有时间日期属性，比如用户行为日志、爬虫爬取到的内容文本等。于是，使用 pandas 也就意...
四、Python常用的10个脚本
骑上单车去旅行的博客
08-31 2800
Python中的文件读写操作主要依靠内置的open函数来完成。在open函数中，第一个参数是文件路径，第二个参数是打开文件的模式。r：只读模式w：写入模式（会先清空文件内容）a：追加模式（在文件末尾追加写入）x：创建模式（如果文件已存在，则会抛出异常）t：文本模式，默认模式b：二进制模式在使用open函数打开文件后，可以使用read方法读取文件的内容，该方法返回一个字符串。读取完毕后，需要使用close方法关闭文件。写入文件时，可以使用write方法将内容写入文件。写入完毕后，同样需要使用close。
一种Python编写的分析化学数据处理程序
pdlihong的博客
02-03 1067
作者理科背景，非计算机专业，自学Python。此项目开发缘由是工作需要，出于兴趣，独立开发。开发项目时，作者感觉个人力量实在微小，学习各模块用法，查阅资料就耗费大量时间、金钱，开发一度中断。后来，ChatGPT等AI工具横空出世，个人的脑力得到极大补充。本项目开发时，就使用了codeium插件，该插件使用了ChatGPT的服务，此项目能够运行很大一部分仰赖该工具的帮助。在本项目的开发过程中，完成第一行代码就仿佛是播下一颗种子，在AI的帮助下，作者培育的这颗种子才得以快速长出主干。
Python 对DataFrame数据分组并排序并选择最优数据
12-21
在Python数据分析领域，Pandas库是不可或缺的工具，它提供了高效的数据处理能力。...在学习Python的过程中，查阅官方文档是非常有益的，它能帮助我们理解和运用各种函数及方法，以便更好地驾驭数据。
Python函数:groupby()
Ajdidfj的博客
02-28 1万+
形式： DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True) 分组操作涉及到分离对象、应用函数和组合结果的一些组合。这可以用于对大量数据进行分组，并计算对这些分组的操作。 by：用于确定 groupby 的组。 如果 by 是一个函数，它会在对象索引的每个值上调
python中groupby（）函数讲解与示例
热门推荐
tanlangqie的博客
12-10 5万+
python中groupby（）函数讲解与示例
【Python】分组统计GroupBy技术详解
Asher117的博客
06-06 4万+
摘要 进行数据分析时，GroupBy分组统计是非常常用的操作，也是十分重要的操作之一。基本上大部分的数据分析都会用到该操作，本文将对Python的GroupBy分组统计操作进行讲解。 1.GroupBy过程 首先看看分组聚合的过程，主要包括拆分（split）、应用（Apply）和合并（Combine） 2.创建DataFrame import pandas as pd ipl_data = {...
Python-Groupby函数应用
MsSpark的博客
11-17 1万+
Pandas分组和聚合运算–Groupby函数应用 一、groupby函数功能 根据一个或多个键拆分pandas对象，计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差或用户自定义函数等。 二、groupby函数原理 可将groupby函数分组聚合的过程分为两步： 1、分组split：按照指定键值或分组变量对数据分组 2、聚合combine：应用python自带函数或自定义函数进行聚合计算 eg. 1.分组...
关于Python中groupby，merge，concat的运用和这几个函数之间的区别
qq_34071917的博客
09-02 3604
      数据挖掘和机器学习中会经常用到groupby()函数，merge()函数，concat()函数。groupby()函数主要对数据进行聚合，merge()一般情况下用来对两个Dataframe进行结合（一般情况下按照某一列进行将两个Dataframe进行连接），concat()一般情况下是直接在纵轴上面直接合并。下面来总结下这几个函数之间的用法和不同之处。 1.groupby() 1...
Python实现groupby
baidu_15113429的博客
06-04 1000
from itertools import groupby x=[1,2,3,1,2,3,2] result=groupby(sorted(x)) for key,group in result: print(key,len(list(group)))计算结果："C:\Program Files\Anaconda3\python.exe" D:/pycharmprogram/csgwork/f...
Python sqlglot(版本26.9)库来解析SQL语句，提取表的表名、别名、查询字段、筛选字段以及多表关联字段和聚合条件。查询样例sql如下 select S1.Cust_UID as Cust_UID ,max(S2.Atst_Elg_Inv_Exp_Ind) as Atst_Elg_Inv_Exp_Ind from ARTS_VIEW.ARTS_XXXXX as S1 inner join ARTS_VIEW.ARTS_HHHHH as S2 on S1.Cust_UID = S2.Cust_UID where S1.DW_Snsh_DT = date'2025-01-12' group by S1.Cust_UID ;
最新发布
03-10
好的，用户想用Python的sqlglot库（版本26.9）解析SQL语句，提取表名、别名、查询字段、筛选条件、JOIN字段和GROUP BY条件。我需要一步步思考如何实现。 首先，我得确认sqlglot的基本用法。sqlglot是一个SQL解析器...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值