pandas根据某一列值分组

最新推荐文章于 2024-11-18 08:47:01 发布
最新推荐文章于 2024-11-18 08:47:01 发布
阅读量200 收藏
点赞数
分类专栏： python基础 文章标签： pandas
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/mqdlff_python/article/details/133891005
版权 
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.columns)
# print(df.head(5))
group_obj = df.groupby('player_id')
# 遍历分组对象
for i in group_obj:
    # print(i[0])
    print(i[1].values)
    break

pandas基础01： 根据列值分组，然后根据分组在组内根据时间日期排序,生成新的数据
机器学习深度学习业余选手
01-15 410
pandas基础01： 根据列值分组，然后根据分组在组内根据时间日期排序,生成新的数据
pandas实现筛选出指定列值所对应的行 按照列值筛选数据
06-15 659
pandas实现筛选出指定列值所对应的行 按照列值筛选
pandas——分组
The_Kite_Run_ner的博客
04-26 1417
pandas——分组一、SAC过程二、groupby（一）基本内容1）根据某一列分组2）根据某几列分组3）组容量与数组4）组的遍历三、聚合（Aggregation）、过滤（Transformation）和融合（Filtration）四、apply五、问题 一、SAC过程 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。 split 指将数据按照一定的规则拆分成若干组；apply...
Python pandas库怎样根据某一列的数据将所有数据分类
devid008的博客
05-31 4307
在数据处理中，数据分类是一项基础而重要的工作。本文将介绍如何使用Python pandas库，根据某一列的数据将所有数据分类。
【Pandas】【分组操作】
zyuPp的博客
07-14 3468
分组简介分组操作流程有三：**split , apply , combine**常见apply过程的问题groupby函数1.按照某一列来分组获得某个school的信息：2.按照多列来分组3.其他调用方法4. 可通过一下代码查看groupby对象可用的函数5. groupby对象的head和first6. 分组的依据规则根据奇偶行分组若使用的是多层索引，则lambda表达式中输入为元组groupby中的[]操作对连续性变量使用cut函数做分组聚合（Aggregation）常用聚合函数同时使用单个或多个聚合函
Pandas读写csv文件，根据其中一列分组（可去重），按照条件merge合并两个表，append添加行，根据列值选择行
xianshianwen000的博客
06-19 2938
1、简单读写操作 读操作 import pandas as pd file_name = u'文件名.xlsx' excel_file = os.getcwd() + ‘/’ + file_name data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=0, header=0) 其中sheet_name表示excel文档中的sheet表，要取起一个sheet，sheet_name=0，以此类推。 header表示列表名是在哪一行出现，如果是第一行，则header=0，以此
pandas按某一层索引分组取某一列的最大值，groupby()，idxmax()
热门推荐
方糖
09-01 4万+
本文是根据stackoverflow上一个问题进行的复盘，若涉及任何侵权，请联系我修改或删除。 stackoverflow原文链接 --> https://stackoverflow.com/questions/32459325/python-pandas-dataframe-select-row-by-max-value-in-group 我将上面的数据直接复制粘贴到excel中...
pandas cut根据列值分组并且计算每组均值
lc19837862的博客
10-10 2061
待处理数据pd, 将处理结果输出到newpd。 pd 包含m行，2列 #根据第0列分组，lables不加时显示具体的分组情况，这里是等分的。bin=10是10等分，也可以是具体的list表示分法，如bin = [1,2,3]。 pd['Categories'] = pd.cut(pd[0], 10, labels=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) pd['counts'] = pd.value_counts(pd.cut(pd[0], 10, labels
pandas打印某一列_Pandas 常用功能详细教程！
weixin_39678525的博客
11-20 2463
来源：机器之心Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。这点很棒，因为你只需要使用 ...
使用Pandas对Data列进行基于顺序的分组排列
这家伙很懒，什么都没有留下
05-11 854
Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了Series和DataFrame两种主要的数据结构，并集成了大量用于数据清洗、转换、聚合和可视化的函数和方法。Series是一个一维的、大小可变的、且可以包含任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）的数组。而DataFrame则是一个二维的、大小可变的、且可以包含异质类型列的表格型数据结构。DataFrame中的每一列都是一个Series对象。
pandas划分数据
Z_W_H_的博客
03-29 1283
1.根据列位置划分 execldata = pd.read_excel(filepath) # 获取列数 bandscount = execldata.shape[1] #去除最后一列数据类别 bandscount = bandscount - 1 classifypointdata = execldata[:, 0:bandscount] classifypointlabel = execldata[:, -1] 2.根据字段名称进行划分 execldata = pd.read_exc...
Pandas groupby分组操作详解
guguo666的博客
12-15 1790
在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的GROUP BY操作非常相似。在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换，或者过滤。
【数据处理包Pandas】分组及相关操作
Morse_Chen的博客
04-03 2052
本文讲解数据处理包Pandas，围绕分组及相关操作，包括查看分组信息、分组的执行过程和agg、filter、transform和apply函数的使用。
pandas——groupby操作
阿极的博客
02-12 1万+
在数据分析中，我们往往需要在将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算。as_index：在groupby中使用的键是否成为新的dataframe中的索引，默认as_index=True。sort：对groupby分组后新的dataframe中索引进行排序，sort=True为升序，我们通过一个或者多个分类变量将数据拆分，然后分别在拆分以后的数据上进行需要的计算。squeeze ：如果可能的话，减少返回类型的维数，否则返回一个一致的类型。pandas中的groupby提供了一个高效的数据的分组运算。
数据分析之Pandas分组操作总结
Datawhale
06-21 1万+
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 &每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：耿远昊，Datawhale成员Pandas做分析数据，可以...
Pandas常用操作命令（六）——数据分组groupby
Python当打之年
06-27 2257
数据分组groupby
05_Pandas分组聚合
最新发布
qq_27953479的博客
11-18 624
df.groupby()方法可以先按指定字段对DataFrame进行分组，生成一个分组器对象，然后把这个对象的各个字段按一定的聚合方法输出。groupby()方法最终输出的是一个分组对象，DataFrameGroupBy和SeriesGroupBy（分别是DataFrame和Series应用groupby方法产生的）。分组对象是聚合统计操作的基础。##　按标签分组最简单的分组方法是指定DataFrame中的一列，按照这列的去重数据分组。也可以指定多列，按这几个列的排列组合去重进行分组。##　表达式。
pandas - DataFrame group分组（单列分组、多列分组、分组统计、迭代、聚合计算）
weixin_42115865的博客
07-06 2387
单列分组、多列分组、分组统计、迭代、聚合计算
Pandas 模块-操纵数据(10)-数据分组 .groupby()
一分耕耘一分收获
12-19 5952
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。
pandas分组求同一列平均值，和
10-30
在Pandas库中，如果你想要对数据集按某一列进行分组并计算另一列的平均值，你可以使用`groupby()`函数结合`mean()`函数。下面是一个简单的例子： ```python import pandas as pd # 假设你有一个DataFrame df，其中包含 'column_to_group_by' 和 'column_to_average' 两列 df_example = { 'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60] } df = pd.DataFrame(df_example) # 按 'category' 列分组，并计算 'value' 列的平均值 average_values = df.groupby('category')['value'].mean() print(average_values) ``` 在这个例子中，`groupby('category')`将数据分为'A', 'B', 'C'三组，然后`['value'].mean()`会计算每组内'value'列的平均值。
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