DataFrame 分组聚合详解及案例

最新推荐文章于 2025-04-07 21:15:10 发布

棚鱼宴

最新推荐文章于 2025-04-07 21:15:10 发布

阅读量3.8k

点赞数 2

文章标签： python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44201373/article/details/119384405

版权

本文详细介绍了Pandas DataFrame的基本操作，包括join、merge和groupby的使用。groupby功能强大，允许按列分组进行统计分析，返回DataFrameGroupBy对象。并通过星巴克数据集的案例，演示了如何解决实际数据分析问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、基本操作介绍

(一）join：默认情况下是吧行索引相同的数据合并到一起

#创建两个dataframe 
t1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=list("ABC"),columns=list("wxyz"))
t2=pd.DataFrame(np.random.randn(2,6),index=list("AB"),columns=list("EFGHIJ"))
t1,t2

# 默认how=left 即以t1的索引为主键，将t2的值加进去，没有的以nan表示
t1.join(t2)
t2.join(t1,how='right',sort=True)

(二）meige：默认情况下是吧列索引相同的数据合并到一起

np.random.seed(100)
t1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=list("ABC"),columns=list("wxyz"

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

棚鱼宴

关注关注

2
点赞
踩
15

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
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

【Python】DataFrame学习02_聚合与分组、透视表、大数据预处理技术

amakusa_的博客

12-13

2302

本人依据上课学习内容，将dataframe内容浓缩为代码块，一下是今天学习的第二部分: 1.dataframe聚合函数与分组 2.dataframe透视表数据预处理技术： 3.数据集成（合并） 4.数据清洗 5.数据归约（标准化） 6.数据转换本文于2021/12/13首发于csdn，如有错误和不足请指出。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rs = pd.read_csv(r"C:\Users

pandas dataframe 分组聚合

weixin_43668299的博客

08-24

1019

利用pandas做分组聚合时，分组组名默认是变化成index，如图 grouped = tdf.groupby('uid') mean=grouped.mean(); forwardmeandf=pd.DataFrame(mean) 代码中tdf是一个dataframe 当以uid分组，并求每组的平均值后在转化为dataframe ,组名并入到index 这样非常不方便我们通过index获取值，因为uid太长了。这个问题苦恼了我很久，终于在官方文档中看到解决方法,只要在分组的时候指定as_index=f

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

DataFrame的遍历、排序、去重与分组

最新发布

Clocky7

04-07

1636

abcdef。

DataFrame(5)：数据分组与聚合

lghpy的博客

12-16

641

DataFrame(5)：数据分组与聚合

dataframe聚合

weixin_43075863的博客

02-17

502

dataframe聚合 import pandas as pd s = pd.read_csv(’…/conf/dataframe.csv’) #导入数据 print(s.columns)#打印列名 count_list= [‘monitorURLNUM’,‘Monitor’] cloum_list =[‘MonitorAddress’,‘inserttime’] cloum_list.extend(count_list) s=s[cloum_list] #提取指定列 s[‘inserttime’]=pd.

Pandas.DataFrame.groupby() 数据分组(数据透视、分类汇总) 详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

数象限

01-16

7633

本文基于 pandas2.2.0 编写。随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。

DataFrame常用操作详解

nk0721的博客

06-12

2197

在本文的结尾，我们简要回顾了pandas DataFrame的常用操作，这些操作构成了数据分析工作流的核心。DataFrame作为pandas库中的核心数据结构，允许我们以表格形式存储和操作数据，为数据清洗、转换、分析和可视化提供了强大的支持。我们提到了DataFrame的属性、索引和切片，这些基本操作使我们能够轻松访问和操作数据集中的特定部分。数据清洗和预处理是数据分析中不可或缺的一步，而DataFrame的缺失值处理、重复值删除以及类型转换等功能，为这一过程提供了极大的便利。

Spark SQL与DataFrame详解:案例解析(第6天)

syhiiu的博客

06-18

1476

本文主要通过各种案例详解了Spark SQL以及DataFrame

对DataFrame数据中的重复行,利用groupby累加合并的方法详解

09-19

### DataFrame 数据中的重复行处理：利用groupby进行累加合并详解在数据分析过程中，经常会遇到包含重复行的数据集。这些重复行可能包含了重要的累积信息，简单地删除它们可能会导致信息丢失，进而影响分析结果的...

Pandas使用教程 - 数据分组与聚合 (groupby)

qq_42568323的博客

02-12

1561

除了使用内置的聚合函数外，我们还可以传入自定义函数来对每个组的数据进行处理。假设我们想计算每个部门工资的极差（最大值减去最小值），可以自定义一个 lambda 表达式或函数来实现。我们也可以定义一个函数，并传入agg()方法。salary_range_func = df.groupby("部门")["工资"].agg(calc_range)print("各部门工资极差（自定义函数）：")输出与上例相同。

dataframe 对分组后的数据进行聚合

weixin_38363801的博客

03-26

1559

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan', 'China', 'India'], 'Income':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000], 'Age':[5000, 4321, 1234, 40

DataFrame中的数据聚合

2403_84491977的博客

09-28

401

在 Pandas 中，这行代码用于根据指定列对DataFramedf进行分组，并计算每个分组的总和。df：代表你的DataFrame对象。：这个方法将DataFrame按照列的值进行分组。应该替换为你想要按照其分组的实际列名。.sum()：在每个分组内部，.sum()方法计算数值列的总和。

16、python中dataframe的合并行/列、分组与聚合、行索引

weixin_45217685的博客

07-28

4588

df[[col3]].groupby(by=[df[col1],df[col2]]).count()或df.groupby(by=[col1,col2])[[col3]].count()：结果为dataframe，col1、col2组成复合索引。df.groupby(by=[df[col1],df[col2]])或df.groupby(by=[col1,col2])：对多列进行分组。合并行：t1.join(t2)相当于t1左关联t2，通过行索引关联，保留t1、t2全部字段，t1、t2列重复会报错。

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

2386

单列分组、多列分组、分组统计、迭代、聚合计算

【DS with Python】DataFrame的合并、分组聚合与数据透视表

Mart_inn的博客

12-30

5328

包含内容：对于DataFrame的列合并df.merge() 行合并pd.concat()，与分组df.groupby()及分组后的聚合.agg() 转换.transform() 筛选 .filter 与apply()函数的应用，讲解数据尺度(Scale) 用pd.pivot_table()制作数据透视表，pandas中的时间Timestamp, Period, Datetimeindex, Periodindex,时间范围pd.date_range和resample函数

python的dataframe数据分组

Yan456jie的专栏

08-02

4525

def test4(): df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1':np.random.randn(5),

python数据分析之Dataframe分组（group by）